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时间码缺陷检测依然以人力主导.目前的用以检验时间码缺陷的算法受制于算法复杂度和准确度,没法在工业领域得到很大范畴的运用.对于那样的状况,尺寸缺陷检测设备生产,明确提出了一种新的根据迭代更新配准的t-rotateiterativeclosestpoint(PRICP)算法.该算法把时间码抽象性为点特点,根据对模版和特点点开展配准来检测时间码的缺陷,引进深度学习进一步提高了该算法的性,鲁棒性及缺陷归类能力.该算法早已取得成功运用于青岛啤酒厂生产流水线条码时间的缺陷检测中,当场运作数据显示该算法在鲁棒性和层面显著好于别的方式 ,尺寸缺陷检测设备批发,适用好几个连通域信息内容码的迅速缺陷检测,另外不会受到标准及情况管束,抗噪音能力强,可立即运用于别的的视觉效果行业.


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