检测对象:布匹缺陷

主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，分类结束之后，对于

每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，采样大小为

128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使

用的CNN网络，两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日

因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差，现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测，导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题，具体来说，根据本发明的一种实施方式，本发明的端面和凸台检测方法需要对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，隐形眼镜缺陷检测厂家，y2，隐形眼镜缺陷检测哪里有，phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度：

之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐，隐形眼镜缺陷检测怎么样，

随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广 泛，对纸张表面的质量要求变的越来越严格，苏州隐形眼镜缺陷检测，由于受造纸环境及生产工艺的影

响，纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵，严重影响产品质量。再加上传统人工肉眼无法满足高质量的检测标准，越

来越多的企业开始采用赛默斐视SIMV纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。

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