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

边线检查

可以查找空隙、边线缺陷以及其他区域性的和表面瑕疵。可以稳定地测量/偏差，从而找到产品边线和区域上的缺陷，以及表面瑕疵和印刷缺陷。您可根据直线、圆形或不均匀边线轻松配置边线检验工具，然后按总面积、长度或深度对缺陷进行分类。InspectEdge 和 Flexible Flaw Detection（灵活瑕疵探测）工具有极高的灵活性，字符检测，可以沿某一条线查找空隙，也可以检查某个形状是否有边界缺陷。

SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割，字符检测工具，通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类，通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息，字符识别检测，同时记录成报表，字符缺陷检测，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，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.

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