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，瑕疵检测， 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

产品工艺中的粘接、灌注、涂层、密封、填充、点滴、线形/弧形/圆形涂胶等。特点编辑 播报1.管状旋转出胶控制；普通、数字式时间控制器。2.点胶笔头设置微动点触开关，瑕疵检测设备，操作方便；不需空气压力，接电源即可工作。3.材料可直接使用原装容器；可快速交换出胶管，不需进行清理调节。4.自动回吸作用，防止滴漏。5.针头：分为不锈钢针头，表面瑕疵检测，不锈刚弯角针头；

缺陷检测是一项重要的质量控制和措施，用于发现产品或材料中的潜在缺陷和问题。以下是缺陷检测的一些好处和重要性：

提高产品质量：缺陷检测可以帮助及早发现产品或材料中的缺陷，确保生产出高质量的产品。通过检测和纠正缺陷，可以减少不合格品率，表面瑕疵检测系统，提高产品的可靠性和性能。

减少成本和浪费：通过及早发现和修复缺陷，可以减少产品的返工、报废和修复成本。缺陷检测有助于降低生产成本，提高生产效率，并减少资源的浪费。

表面瑕疵检测系统-瑕疵检测-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坚持“以人为本”的企业理念，拥有一支高素质的员工队伍，力求提供更好的产品和服务回馈社会，并欢迎广大新老客户光临惠顾，真诚合作、共创美好未来。宣雄——您可信赖的朋友，公司地址：江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室，联系人：朱秀谨。