价格: | 来电议定 |
本发明对于镜头上下表面的检测,通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域,并将多张图片的有效检测区域进行融合,进行一次缺陷检测,有效提升了检测结果的准确性。
以上所述仅为本发明的一个方案而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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
(对于纸张较厚、表面缺陷检测角度 要求较高的的纸张产品采用反射的检测原理),架设在生产线 上的线阵相机进行实时同步扫描,同时系统将相机采集到的纸病图像通过SIMV图像处理单元进行瑕疵分割处理。由于瑕疵图像的灰阶与正常产品的灰阶存在明显差异,从而使系统能够发现瑕疵,同时对瑕疵进行有效的判定、分类。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司
温馨提示:以上是关于*缺陷检测哪家好了解更多「宣雄」的详细介绍,产品由苏州宣雄智能科技有限公司为您提供,如果您对苏州宣雄智能科技有限公司产品信息感兴趣可以联系供应商或者让供应商主动联系您 ,您也可以查看更多与汽摩及配件相关的产品!
免责声明:以上信息由会员自行提供,内容的真实性、准确性和合法性由发布会员负责,天助网对此不承担任何责任。天助网不涉及用户间因交易而产生的法律关系及法律纠纷, 纠纷由您自行协商解决。
风险提醒:本网站仅作为用户寻找交易对象,就货物和服务的交易进行协商,以及获取各类与贸易相关的服务信息的平台。为避免产生购买风险,建议您在购买相关产品前务必 确认供应商资质及产品质量。过低的价格、夸张的描述、私人银行账户等都有可能是虚假信息,请采购商谨慎对待,谨防欺诈,对于任何付款行为请您慎重抉择!如您遇到欺诈 等不诚信行为,请您立即与天助网联系,如查证属实,天助网会对该企业商铺做注销处理,但天助网不对您因此造成的损失承担责任!
联系:tousu@tz1288.com是处理侵权投诉的专用邮箱,在您的合法权益受到侵害时,欢迎您向该邮箱发送邮件,我们会在3个工作日内给您答复,感谢您对我们的关注与支持!