接着利用自定义的核7*7，苏州摄像头缺陷检测，进行图像卷积运算提取端面图片高频分量：

再利用加权平均值算法，摄像头视觉缺陷检测多少钱，按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片，根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，手机摄像头缺陷检测，a表示拉伸系数，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，工业摄像头缺陷检测，image2表示端面图片，k1表示凸台权重系数，k2表示端面权重系数。

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。

检测系统主要功能编辑 播报字符检测系统的主要功能有：检测字符的有无、完整性及正确与否检测字符表面污渍判定被检物体位置及方向自动对检测物体定位（旋转及位置校正）自动校正字符整体偏移可实现在线动态检测，被检物体无需停留检测精度可调在线检测速度≥300个/分钟系统检测到质量问题时，提供警示、剔除或其它控制信号系统有自学习功能，且学习过程操作简单系统具备局域网间通讯功能





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