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，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，检测中文字符，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，字符识别检测，提出的方法在采用ResNet-50的backbone下实现了82.3%的mAP。简介编辑播报随着自动化技术的迅猛发展，手工点胶已经远远不能满足工业上的要求。手工点胶具有操作复杂、速度慢、度低、容易出错，而且无法进行复杂图形的操作，更无法实现生产自动化等缺点。市场上要求一种速度快，字符检测工具，精度高的设备。因此就出现了全自动点胶机器人。在科技就是生产力的情况下，全自动点胶机器人的出现为点胶行业带来的机遇和发展。检测对象:布匹缺陷主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，分类结束之后，苏州字符检测，对于每一类样本进行缺陷检测。具体做法是:1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，采样大小为128*128;2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二-分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使用的CNN网络，两次分类的区别在于:1.全连接层的输入分别为6和2;2输入的图像尺日检测中文字符-苏州字符检测-宣雄智能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!)