SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割，苏州字符检测，通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类，ocr字符检测，通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息，同时记录成报表，方便后期查询、统计及打印，有效的减少了人工成本，提高了产品质量及企业竞争力。

生产线正常生产时，字符检测系统，高亮的LED线性聚光冷光源采用透射的原理照射在产品表面.

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，在线字符检测，-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，所述步骤s3包括：

s31、通过旋转光源获得多张图片，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，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。

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