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
一、成本低。机器视觉检测系统大大降低了厂的成本。
二、准确率高。通过机器视觉检测设备,可以每周7天,每天24小时不间断地生产高质量的产品,避免出现产品召回,产品责任索赔和图像损
坏等。.
三、安全性高。安全生产,产品可靠,机器视觉保证了生产过程中以及终产品的安全性。
苏州宣雄智能科技有限公司 苏州宣雄智能科技有限公司 苏州宣雄智能科技有限公司随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广 泛,对纸张表面的质量要求变的越来越严格,由于受造纸环境及生产工艺的影
响,纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵,严重影响产品质量。再加上传统人工肉眼无法满足高质量的检测标准,越
来越多的企业开始采用赛默斐视SIMV纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。
以上信息由专业从事产品瑕疵检测的宣雄于2024/7/14 11:21:23发布
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