字符检测-苏州宣雄智能科技-检测中文字符

由于cnn---的特征提取能力，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，ocr字符检测，包括alexnet， vgg， googl enet，检测中文字符，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

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，字符检测，所述步骤s3包括：

s31、通过旋转光源获得多张图片，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。