




检测对象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一个多层的cnn网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类,分类结束之后,字符检测系统,对于
每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样,采样大小为
128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使
用的cnn网络,检测中文字符,两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日
将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。
根据本发明的一个方面,所述步骤s3包括:
s31、通过旋转光源获得多张图片,在线字符检测,将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域;
s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片;
s33、对所述检测图片进行分割,筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。
随着手持电子产品的轻便化,苏州字符检测,对电子产业中的点胶技术的要求也越来越高,在一系列的产业应用中,如大功率led点胶(即smd点胶机),或uv点胶/涂布柔性电路板点胶技术也进一步升级。高粘度流体微量喷射技术的出现,就是一个明显的例子。高粘度流体微量喷射技术原理,和气压泵的运动过程类似。该喷射技术在电子器件的紫外固化粘结剂(uv点胶/喷射)上的应用非常成功。

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