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。
技术参数科技新型研发瑕疵检测系统，公司所开发软体功能涵盖了图形对比、瑕疵辨识、字元辨识、条形码辨识，昆山字符检测，几乎包含影像处理的所有项目，字符检测系统，可以满足客户的需求。条形码辨识可以辨识许多类型条形码，且不因拍摄角度变形而无法辨识，在线字符检测，能回馈数据给使用者了解读取条形码是否为所需信息。图形对比系统图形对比可以考虑客户需求调整对比度，达到完全客制化目标调整产品灵活度，对比图片的颜色筛检能达到批量检测。
检测对象:钢表面缺陷
主要方法:基于Faster R-CNN的带钢表面缺陷检测网络，该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( MFN )
将多个分层特征组合成一个特征 ，字符检测工具，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，采用区域提议网络
( RPN )生成感兴趣区域( ROI ) .在缺陷检测数据集NEU-DET.上，提出的方法在采用ResNet-50的
backbone'下实现了82.3%的mAP。
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