缺陷检测的价格因多个因素而异，包括所需的检测方法、设备、工作量、检测对象的复杂性等等。因此，很难给出具体的价格范围。不同的缺陷检测机构可能有不同的定价策略，而且价格可能因地区和市场竞争情况而有所差异。

一般而言，缺陷检测的价格通常会根据以下几个因素进行计算：

检测方法和设备：不同的缺陷检测方法和设备具有不同的成本。例如，一些的非破坏性检测技术可能需要更昂贵的设备和人员，因此价格可能相对较高。

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，字符缺陷检测， 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)，字符识别检测，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。

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，江苏字符检测，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，ResNet，

SENet， 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

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