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，在线字符检测，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 ，字符识别检测，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。

并且，字符检测工具，每经过一个步骤，需要判定产品是否为合格产品，再进行下一步检测。例如，可以先对镜头的端面、凸台进行缺陷检测，若检索结果判定产品为合格产品，则进行产品下料，重选换下一个产品进行检测。若检测产品为合格产品，则进行下一步骤例如s3进行检测。

本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，字符检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。

瑕疵检测是科技新型研发瑕疵检测系统。主要是通过工业摄像头，定位系统，视觉CCD检测模式。中文名瑕疵检测功能涵盖图形对比、瑕疵辨识图形对比系统可以考虑客户需求调整对比度字符辨识系统可挑选出不同文字字体瑕疵检测是科技新型研发瑕疵检测系统。主要是通过工业摄像头，定位系统，视觉CCD检测模式。中文名瑕疵检测功能涵盖图形对比、瑕疵辨识图形对比系统可以考虑客户需求调整对比度字符辨识系统可挑选出不同文字字体





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