




简介编辑 ---随着自动化技术的迅猛发展,手工点胶已经远远不能满足工业上的要求。手工点胶具有操作复杂、速度慢、度低、容易出错,而且无法进行复杂图形的操作,更无法实现生产自动化等缺点。市场上要求一种速度快,精度高的设备。因此就出现了全自动点胶机器人。在科技就是生产力的情况下,全自动点胶机器人的出现为点胶行业带来的机遇和发展。

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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,缺陷检测系统, 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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