在线字符检测-字符检测-苏州宣雄智能

根据本发明的一个方面，字符检测，若计算的存在缺陷的多张图片的对比度之间的差值小于设定阈值，则计算每张图片缺陷区域的平均灰度，筛选具有平均灰度值的缺陷作为表现清晰的缺陷。

根据本发明的一个方面，若所检测的镜片检测区域为非球面镜片检测区域时，在线字符检测，所述步骤s22包括：

将每组图片的非球面镜片检测区域分别采用模板匹配进行粗定位和圆拟合方式进行精定位；

将非球面镜片检测区域分割为多个圆环区域，对不同的圆环区域给予相对应的参数，利用全局阀值分割法、自动阀值分割法、动态阀值分割法或局部背景均值分割法对所述非球面镜片检测区域的缺陷进行分割；

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，检测中文字符，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。

测量对象塑料薄膜产业（双拉膜、流延膜、吹膜、光学膜、薄膜涂布、塑料板材卫材薄膜等）；无纺布产业（无纺布涂料、纺粘无纺布、水刺无纺布等）；pcb产业（铜箔、poly preg、玻纤布、cooper laminate、pp纸等）；纸张产业（原纸、涂布纸、文化纸、工业纸、合成纸等）；金属产业（铝板、金属涂布、铜带、铜箔、不锈钢等）；玻璃产业（显示器玻璃、glass tubes、ccfl tubes、比例涂布、压花玻璃等）测量元素表面瑕疵，长度、宽度、高度、角度、面积、体积。






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