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，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，检测中文字符， 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

于是在六十年代，手动点胶机诞生了，而随着自动化技术的发展，手动点胶机已经远远不能满足工业上的需求，江苏字符检测，在八十年代初，自动点胶机问世。科技是生产力，字符识别检测，自动点胶机的问世给工业需求上作了极大的推动作用。工作原理编辑 播报自动点胶机就是在PCB板上面需要贴片的位置预先点上一种特殊的胶，来固定贴片元件，固化后再经过波峰焊。点胶是根据程序自动进行的。

随时技术的发展，也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法，但此方法同样存在缺陷：

1、镜头镜片区域结构纹理复杂，单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构；

2、镜头的端面、凸台区域，ocr字符检测，存在大量的纹理干扰，现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷；

3、现有方法采用定焦采图的方式，获得的缺陷尺寸不准确，导致漏检率难以控制。

ocr字符检测-江苏字符检测-宣雄智能科技(查看)由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司是一家从事“缺陷检测,摄像头缺陷检测”的公司。自成立以来，我们坚持以“诚信为本，稳健经营”的方针，勇于参与市场的良性竞争，使“宣雄”品牌拥有良好口碑。我们坚持“服务至上，用户至上”的原则，使宣雄在检测仪中赢得了客户的信任，树立了良好的企业形象。 特别说明：本信息的图片和资料仅供参考，欢迎联系我们索取准确的资料，谢谢！