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。

缺陷检测的好处包括以下几个方面：

提高产品质量：缺陷检测可以及早发现材料、产品或结构中的缺陷或疵点，字符缺陷检测，确保产品质量达到标准要求，避免缺陷对产品性能、安全性和可靠性造成影响。

预防事故和损失：通过及时发现和修复缺陷，可以减少事故和损失的发生。在关键领域如航空航天、汽车工业等，检测中文字符，缺陷可能导致严重后果，因此缺陷检测尤为重要。

根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：

将同一位置处的缺陷筛选出来后，字符检测，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，ocr字符检测批发，提炼出所述roi区域大小的原图；

根据公式：c＝∑δδ(i，j)2pδ(i，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；

其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。

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