---缺陷检测品牌-宣雄-江苏苏州---缺陷检测

根据本发明的一个方面，在所述s11中，---缺陷检测品牌，对所述端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x，y)值时得到两组值(x1，y1，phi1；x2，---缺陷检测厂家，y2，江苏苏州---缺陷检测，phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度：

根据本发明的一个方面，所述步骤s14包括：所述步骤s14包括：按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合，再按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片；

以表面缺陷检测系统为例对该系统做简要说明：主要功能编辑 ---为了满足实际生产的需要，---缺陷检测供应，表面缺陷检测系统具有以下适用功能：自动完成工件与相机获取图像同步自动检测产品表面斑点、凹坑、铜点、划伤等缺陷可根据需要对缺陷类型学习并进行命名可根据需要选择需要检测的缺陷类型可根据需要自主设定缺陷大小对---位置进行定位，可控制贴标设备会打印设备进行标识对---品图像进行自动存储，可进行历史查询自动统计（良品、---品、总数等）异常时提供声、光报警，并可控制设备停机系统有自学习功能，且学习过程操作简单

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，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。

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