根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，首先获得9张不同角度的图片，对第0幅图片进行镜片区域定位，苏州字符检测，然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽，分别获得每一张图片的检测区域，即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域，然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片，进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割，对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷，判断产品是否合格。 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，字符识别检测，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，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，检测中文字符，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根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，提炼出所述roi区域大小的原图；根据公式：c＝∑δδ(i，ocr字符检测，j)2pδ(i，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。 ocr字符检测-宣雄智能-苏州字符检测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拥有很好的服务与产品，不断地受到新老用户及人士的肯定和信任。我们公司是商盟认证会员，点击页面的商盟客服图标，可以直接与我们客服人员对话，愿我们今后的合作愉快！ 产品：宣雄供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
