ocr字符检测-昆山字符检测-苏州宣雄智能

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    2024-7-26

朱秀谨
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因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差,现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测,导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题,具体来说,昆山字符检测,根据本发明的一种实施方式,本发明的端面和凸台检测方法需要对端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,字符检测系统,y)值时得到两组值(x1,y1,phi1;x2,ocr字符检测,y2,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:

之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐,









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,字符缺陷检测,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,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









根据本发明的一个方面,在所述步骤s33中,对所述检测图片进行分割的方法包括全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法。

本发明的镜头缺陷检测方法,能够对镜头进行的检测,包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有---、的优点。








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