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，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输入的图像尺日由于CNN强大的特征提取能力，缺陷检测设备，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，VGG，GoogLeNet，ResNet，缺陷检测系统，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，昆山缺陷检测，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。视觉缺陷检测-苏州宣雄智能-昆山缺陷检测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!)