视觉缺陷检测承诺守信 宣雄智能

视觉缺陷检测承诺守信 宣雄智能[宣雄7ce8cd2]内容：系统主要技术特点编辑 播报字符检测系统的技术特点主要有：操作界面清晰明了，简单易行，只需简单设定即可自动执行测量测量软件及算法完全自主开发，系统针对性强可灵活设置检测模板、检测范围可选择局部检测功能，提高测量速度化光源设计，成像清晰均匀，确保测量任务完成支持多种型号产品的测量、具备产品在线自动搜索等功能采用高速工业相机，适用于静态或动态生产线检测安装简单，不影响原生产线工作；结构紧凑，易于操作、维护和扩充可靠性高，运行稳定，适合各种现场运行条件基于PC平台，系统可扩充性强，基于EF-VS机器视觉软件平台可扩展其它功能

1.1缺陷的定义

当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有监督的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框

或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时'缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的

方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,网络检测异常的区域。

缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,如下图所示,缺陷分类需要分类出

缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将

缺陷逐像素从背景中分割出来。

目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一,同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务，其期的是获

得目标的位置和类别信息。目前， 基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说， 基于深度学习的缺陷

检测网络从结构.上可以划分为:以Faster R-CNN为代表的两阶段(two stage)网络和以SSD或YOLO为代表的一

阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal),然后在

进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。

以上信息由专业从事视觉缺陷检测的宣雄于2024/7/8 11:28:37发布

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