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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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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
SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割,通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类,通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息,同时记录成报表,方便后期查询、统计及打印,有效的减少了人工成本,提高了产品质量及企业竞争力。
生产线正常生产时,高亮的LED线性聚光冷光源采用透射的原理照射在产品表面.
同时，还可以使用红外热像技术进行建筑节能检测、智能家居检测等。在环保领域，缺陷检测可以用于汽车尾气检测、工业废气检测等。
总之，缺陷检测在生产制造和质量检测中起着至关重要的作用，可以提高产品质量和生产效率，减少废品率和安全事故的发生。
缺陷检测是一项重要的技术服务，用于发现和评估材料、结构或设备中的缺陷、疵点或异常情况。它可以应用于多个领域，包括制造业、建筑业、航空航天、汽车工业等。
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第2年
