根据本发明的一个方面，在所述s11中，对所述端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x，苏州字符检测，y)值时得到两组值(x1，y1，phi1；x2，y2，phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度：
根据本发明的一个方面，所述步骤s14包括：所述步骤s14包括：按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合，再按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片；
一、成本低。机器视觉检测系统---降低了厂的成本。
二、准确率高。通过机器视觉检测设备，可以每周7天，每天24小时不间断地生产高的产品，字符检测工具，避免出现产品召回，ocr字符检测，产品责任索赔和图像损
坏等。.
三、安全性高。安全生产，产品---，在线字符检测，机器视觉---了生产过程中以及终产品的安全性。
检测对象:钢表面缺陷
主要方法:基于faster r-cnn的带钢表面缺陷检测网络，该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( mfn )
将多个分层特征组合成一个特征 ，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，采用区域---网络
( rpn )生成感兴趣区域( roi ) .在缺陷检测数据集neu-det.上，提出的方法在采用resnet-50的
backbone下实现了82.3%的map。
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