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，在线字符检测，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，字符检测工具，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，苏州字符检测，

SENet， 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

系统主要技术特点编辑 播报字符检测系统的技术特点主要有：操作界面清晰明了，简单易行，只需简单设定即可自动执行测量测量软件及算法完全自主开发，系统针对性强可灵活设置检测模板、检测范围可选择局部检测功能，提高测量速度化光源设计，成像清晰均匀，确保测量任务完成支持多种型号产品的测量、具备产品在线自动搜索等功能采用高速工业相机，适用于静态或动态生产线检测安装简单，不影响原生产线工作；结构紧凑，易于操作、维护和扩充可靠性高，ocr字符检测，运行稳定，适合各种现场运行条件基于PC平台，系统可扩充性强，基于EF-VS机器视觉软件平台可扩展其它功能





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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