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。
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,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
(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
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隐形眼镜缺陷检测批发的宣雄于2024/4/30 7:22:38发布
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