在针对本发明的实施方式进行描述时,术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”所表达的方位或位置关系是基于相关附图所示的方位或位置关系,其仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此上述术语不能理解为对本发明的限制。
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以上信息由专业从事双摄像头缺陷检测的宣雄于2024/4/28 6:56:26发布
转载请注明来源:http://m.tz1288.com/qynews/szxxznlj-2743100344.html