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苏州瑕疵检测设备来电垂询「宣雄」

来源:宣雄 更新时间:2024-06-23 12:23:40

以下是苏州瑕疵检测设备来电垂询「宣雄」的详细介绍内容:

苏州瑕疵检测设备来电垂询「宣雄」[宣雄7ce8cd2]内容:检测系统主要功能编辑 播报字符检测系统的主要功能有:检测字符的有无、完整性及正确与否检测字符表面污渍判定被检物体位置及方向自动对检测物体定位(旋转及位置校正)自动校正字符整体偏移可实现在线动态检测,被检物体无需停留检测精度可调在线检测速度≥300个/分钟系统检测到质量问题时,提供警示、剔除或其它控制信号系统有自学习功能,且学习过程操作简单系统具备局域网间通讯功能

手机镜头是手机摄像模组的关键部件,为保证手机镜头的成像质量,需要对其内外部进行各个角度、各种缺陷的检测。

对于手机镜头的缺陷检测,目前无法进行有效的检测。通常还是依赖于人工借助显微镜的方式进行检测,此检测方法存在以下缺点:

1、人工检测劳动强度大,效率低;

2、人工检测标准主要依靠感官判断,人员之间的标准差异大;

3、镜头的结构复杂,人工极容易出现漏检。

根据本发明的一种实施方式,在步骤s3中,首先获得9张不同角度的图片,对第0幅图片进行镜片区域定位,然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽,分别获得每一张图片的检测区域,即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域,然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片,进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割,对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷,判断产品是否合格。

由于CNN强大的特征提取能力,采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说,现

有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构,包括AlexNet, VGG, GoogL eNet,ResNet,

SENet, ShuteNet,MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。

Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

以上信息由专业从事瑕疵检测设备的宣雄于2024/6/23 12:23:40发布

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