ocr字符检测-字符检测-宣雄智能

由于cnn---的特征提取能力，采用基于cnn的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说，现

有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构，包括alexnet，字符检测工具， vgg， googl enet，ocr字符检测，resnet，

senet， shutenet，mobilenet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。

deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

字符辨识系统字符辨识的功能可挑选出不同文字字体。且在错误辨识时能达到警示效果，在文字印刷模糊、印刷错误、文字漏印、颜色错误以及文字倾斜都可以做辨识。瑕疵检测及辨认功能条件件下，字符检测，提供完善的客制化功能，且具有抗外界干扰光源下测量。led检测、液晶萤幕亮暗点检测、玻璃、气泡瑕疵检测等，在各项检测下下智泰都有成功案例。






通常芯片下填充料粘结剂的压力小于0.1mpa，像液晶之类的低黏度材料压力在0.01mpa左右。机械喷射器通过运动在流体中产生压力，字符识别检测，将其喷射出去。喷射的液滴由喷嘴尺寸、压球尺寸和斜面形状决定。该技术的优点在于，在喷嘴位置可以获得---的局部压力，这样可以喷射那些黏度---的流体。缺点则是使用的喷嘴尺寸要远大于压电或热喷墨技术。然而，在喷射粘结剂或点胶其他一些电子封装常用的材料时，如芯片下填充料、环氧树脂、助焊剂、表面组装粘结剂。






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