檢測對象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一個多層的CNN網(wǎng)絡(luò)對布匹缺陷數(shù)據(jù)集中的六類缺陷樣本進行分類,分類結(jié)束之后,對于
每一類樣本進行缺陷檢測。具體做法是: 1.使用滑動窗口的方法在512*512的原圖上進行采樣,采樣大小為
128*128 ; 2.對上部分每一類圖像采樣后的小圖像塊進行二 -分類(有缺陷和無缺陷)。下圖為文章兩次分類使
用的CNN網(wǎng)絡(luò),兩次分類的區(qū)別在于: 1.全連接層的輸入分別為6和2 ; 2輸入的圖像尺日
字符檢測,字符檢測工具,又叫OCR或OCV檢測,是專門對各種電子元器件、手機鍵盤、電腦鍵盤等物品表面上印刷或雕刻的字符進行識別和檢測,汕頭字符檢測,常見的字符包括數(shù)字、英文字母、符號、漢字等。目前國內(nèi)外不少研究機器視覺的企業(yè)開發(fā)了相應(yīng)的檢測軟件,進行簡單設(shè)定后,即可對被檢測字符自動識別、檢測,字符檢測系統(tǒng),如有異常發(fā)生,字符缺陷檢測,可提示報警或者控制機器停機。對不符合要求的工件檢測后可輸出控制信號,剔除不合格品,自能化程度相當(dāng)高。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面,在所述步驟s33中,對所述檢測圖片進行分割的方法包括全局閾值分割方法、動態(tài)閾值分割方法或均值閾值分割方法。
本發(fā)明的鏡頭缺陷檢測方法,能夠?qū)︾R頭進行的檢測,包括對鏡頭端面和凸臺的缺陷檢測、對鏡片區(qū)域內(nèi)塵、內(nèi)臟、脫模、毛絲等缺陷檢測、對鏡片、膠水、鏡筒傷的檢測和對鏡頭上表面和下表面的檢測。并且檢測方法具有高精度、的優(yōu)點。
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