江苏隐形眼镜缺陷检测-苏州宣雄智能科技-隐形眼镜缺陷检测报价
根据本发明的一个方面,在所述s11中,对所述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,隐形眼镜缺陷检测报价,y2,隐形眼镜缺陷检测价格,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:
根据本发明的一个方面,所述步骤s14包括:所述步骤s14包括:按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合,再按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片;
1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有监督的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时'缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的
方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,如下图所示,缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。
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