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。
SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割,通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类,通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息,同时记录成报表,方便后期查询、统计及打印,有效的减少了人工成本,提高了产品质量及企业竞争力。
生产线正常生产时,高亮的LED线性聚光冷光源采用透射的原理照射在产品表面.
以上信息由专业从事字符缺陷检测的宣雄于2024/6/23 9:12:53发布
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