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。检测对象:钢表面缺陷主要方法:基于FasterR-CNN的带钢表面缺陷检测网络，ocr字符检测，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，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。一、成本低。机器视觉检测系统大大降低了厂的成本。二、准确率高。通过机器视觉检测设备，可以每周7天，字符缺陷检测，每天24小时不间断地生产高质量的产品，避免出现产品召回，字符检测，产品责任索赔和图像损坏等。.三、安全性高。安全生产，产品可靠，机器视觉保证了生产过程中以及终产品的安全性。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司字符检测-苏州宣雄智能科技-ocr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业内人士的肯定和信任。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！)