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缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测,表面缺陷检测是采用*的机器视觉检测技术,对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。中文名缺陷检测外文名detection检测项目产品缺陷,产品尺寸,产品形状
当前,国内外很多软件企业开发了不少该类检测软件,该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测,并对有缺陷部位进行标识,还可以根据需要自动分拣、剔除。
1.工作原理:压缩空气送入胶瓶(),将胶压进进给管中,胶流经以固定时间、特定速度旋转的螺杆。螺杆的旋转在胶剂上形成剪切力,使胶剂沿螺纹流下,螺杆的旋转在胶剂上不断加压,使其从滴胶针嘴流出。2.特点:具有胶点点径无固定限制的灵活性。可通过软件进行调整。但是滴大胶点时,螺杆旋转时间长,会降低整台机器的产量。另外,胶剂的粘度和流动特性会影响其稳定性。本发明的目的在于提供一种高精度、、检测的镜头缺陷检测方法。
为实现上述目的,本发明提供一种镜头缺陷检测方法,包括:
s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测;
骤s1包括:
s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片,并进行匹配定位;
s2、对镜头内部结构进行缺陷检测;
s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。
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
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