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2023-07-03 19:18:18
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根据本发明的一种实施方式,在步骤s3中,首先获得9张不同角度的图片,对第0幅图片进行镜片区域定位,然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽,分别获得每一张图片的检测区域,即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域,然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片,进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割,对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷,判断产品是否合格。








缺陷检测是生产制造和质量检测中的一环。它可以通过检测材料表面的缺陷,如裂纹、折叠、分层、异物等,字符检测,来判断材料是否符合质量标准。在制造业中,缺陷检测通常使用光学、声学、电磁等方法,对铸件、锻件、焊接件、压延件、板材和带材等进行检测。

在建筑领域,缺陷检测也可以用于混凝土结构检测、钢结构探伤、桩基检测等。


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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,ocr字符检测批发,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






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