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，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，字符检测系统， VGG，昆山字符检测， GoogL eNet，ResNet，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s33中，ocr字符检测，对所述检测图片进行分割的方法包括全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法。本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有、的优点。 表面瑕疵检测是精密零部件质量检测环节极其重要的步骤，检测中文字符，检测过程中涉及平面度、是否存在瑕疵、边框整齐度、工件表面亮度等方面。具体测量对象随着精密制造业的发展也在不断的完善和丰富中。表面瑕疵检测设备凝聚了机器视觉领域的多项技术成果，并融入了多项的检测理念，既可以和现有生产线无缝对接检测。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司 ocr字符检测-宣雄(在线咨询)-昆山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位于江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室。在市场经济的浪潮中拼博和发展，目前宣雄在检测仪中享有良好的声誉。宣雄取得全网商盟认证，标志着我们的服务和管理水平达到了一个新的高度。宣雄全体员工愿与各界有识之士共同发展，共创美好未来。 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
