字符检测系统 苏州字符检测 宣雄智能科技

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，ocr字符检测，分类结束之后，检测中文字符，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

将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。

根据本发明的一个方面，所述步骤s3包括：

s31、通过旋转光源获得多张图片，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；

s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；

s33、对所述检测图片进行分割，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。

字符检测，又叫OCR或OCV检测，是专门对各种电子元器件、手机键盘、电脑键盘等物品表面上印刷或雕刻的字符进行识别和检测，常见的字符包括数字、英文字母、符号、汉字等。目前国内外不少研究机器视觉的企业开发了相应的检测软件，苏州字符检测，进行简单设定后，即可对被检测字符自动识别、检测，字符检测系统，如有异常发生，可提示报警或者控制机器停机。对不符合要求的工件检测后可输出控制信号，剔除不合格品，自能化程度相当高。



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