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。

将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。

根据本发明的一个方面，ocr字符检测批发，所述步骤s3包括：

s31、通过旋转光源获得多张图片，昆山字符检测，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；

s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；

s33、对所述检测图片进行分割，字符检测工具，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。

节约成本：通过早期检测和修复缺陷，可以避免因缺陷导致的后期修复和维护成本的增加。此外，通过缺陷检测，还可以提高生产效率，减少资源和材料的浪费。

增强信任和声誉：对于制造商和供应商而言，进行缺陷检测并确保产品质量，可以增强客户对其产品的信任和满意度，进而提升企业的声誉和竞争力。

然而，检测中文字符，缺陷检测也有一些限制和挑战。例如，检测技术和设备的要求可能较高，对检测人员的技能和经验有一定要求。





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