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，GoogLeNet，ResNet，在线字符检测，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。Deeplearning-basedcrackdamagedetectionusingconvolutionalneuralnetworks自动点胶机是一种代替手工点胶的设备，在行业中的影响很广。在工业生产中，昆山字符检测，很多地方都需要用到点胶，比如集成电路、半导体封装、印刷电路板、彩色液晶屏、电子元器件（如继电器、扬声器）、电子部件、汽车部件等等。传统的点胶是靠工人手工操作实现的。点胶工艺在工业生产中越来越多，要求也越来越严格。传统的点胶是靠工人手工操作的，随着自动化技术的迅猛发展，字符识别检测，手工点胶已经远远不能满足工业上的需求而逐渐被自动点胶机替代。目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，同时它也是和传统意义上缺陷检测接近的任务，其期的是获得目标的位置和类别信息。目前，基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说，基于深度学习的缺陷检测网络从结构.上可以划分为:以FasterR-CNN为代表的两阶段(twostage)网络和以SSD或YOLO为代表的一阶段(onestage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal)，然后在进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。昆山字符检测-在线字符检测-宣雄(推荐商家)由苏州宣雄智能科技有限公司提供。行路致远，砥砺前行。苏州宣雄智能科技有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为检测仪具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)