根据本发明的一个方面,在所述s11中,对所述端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,y)值时得到两组值(x1,y1,phi1;x2,y2,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:
根据本发明的一个方面,所述步骤s14包括:所述步骤s14包括:按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合,再按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片;
检测对象:钢表面缺陷
主要方法:基于Faster R-CNN的带钢表面缺陷检测网络,该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( MFN )
将多个分层特征组合成一个特征 ,可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征,采用区域提议网络
( RPN )生成感兴趣区域( ROI ) .在缺陷检测数据集NEU-DET.上,提出的方法在采用ResNet-50的
backbone'下实现了82.3%的mAP。
缺陷检测哪里有缺陷检测可以在多个地方进行。以下是几个常见的缺陷检测的场所:实验室:许多实验室专门提供缺陷检测服务,包括材料测试实验室、非破坏检测实验室等。这些实验室配备了先进的设备和技术,可以进行各种材料和产品的缺陷检测,如金属材料的裂纹检测、焊接接头的质量检测等。检测机构:一些专门的检测机构或认证机构也提供缺陷检测服务。这些机构通常具有性和可信度,可以为各种行业和领域的产品进行缺陷检测和质量认证,例如电子产品、汽车零部件、建筑材料等。以上信息由专业从事手机摄像头缺陷检测的宣雄于2024/4/29 8:11:31发布
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