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，缺陷检测系统，ResNet，外观缺陷检测，

SENet，江苏苏州缺陷检测， 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

根据本发明的一个方面，在所述s11中，对所述端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x，y)值时得到两组值(x1，y1，phi1；x2，y2，phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度：

根据本发明的一个方面，所述步骤s14包括：所述步骤s14包括：按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合，再按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片；

点胶喷射技术使用一个压在一个半封闭的腔中作为激发部件。该腔对焊膏进料的点胶供应来说是开放的，供应线采用旋转式正位移泵（RPDP）。当材料被压入该腔中，缺陷检测设备，压电驻波运动将材料以尺寸稳定的液滴从喷嘴发射出去，速度高达500个液滴每秒。机械喷射器则以一种的方式工作，将流体以相对较低的压力引入到材料腔中。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司





缺陷检测系统-江苏苏州缺陷检测-宣雄智能科技(查看)由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司是江苏 苏州 ,检测仪的见证者，多年来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，满足客户需求。在宣雄领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创宣雄更加美好的未来。