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苏州宣雄智能科技有限公司
主营：缺陷检测,摄像头缺陷检测
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结合图1和图6所示，本发明的步骤s2包括：s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中；s23、在缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验，自给自足。
由于CNN强大的特征提取能力，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,包括AlexNet, VGG, GoogL eNet,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
缺陷检测的价格因多个因素而异，包括所需的检测方法、设备、工作量、检测对象的复杂性等等。因此，很难给出具体的价格范围。不同的缺陷检测机构可能有不同的定价策略，而且价格可能因地区和市场竞争情况而有所差异。
一般而言，缺陷检测的价格通常会根据以下几个因素进行计算：
检测方法和设备：不同的缺陷检测方法和设备具有不同的成本。例如，一些*的非破坏性检测技术可能需要更昂贵的设备和人员，因此价格可能相对较高。
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第2年
