根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：
将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，提炼出所述roi区域大小的原图；
根据公式：c＝***δδ(i，j)2pδ(i，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；
其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，昆山瑕疵检测，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
产品工艺中的粘接、灌注、涂层、密封、填充、点滴、线形/弧形/圆形涂胶等。特点编辑 ---1.管状旋转出胶控制；普通、数字式时间控制器。2.点胶笔头设置微动点触开关，瑕疵检测设备，操作方便；不需空气压力，接电源即可工作。3.材料可直接使用容器；可快速交换出胶管，不需进行清理调节。4.自动回吸作用，瑕疵检测系统，防止滴漏。5.针头：分为不锈钢针头，不锈刚弯角针头；
由于cnn---的特征提取能力，表面瑕疵检测，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， vgg， googl enet，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
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