根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，工业缺陷检测，提炼出所述roi区域大小的原图；根据公式：c＝∑δδ(i，j)2pδ(i，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。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，缺陷检测设备，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，江苏缺陷检测，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。设备特点◆检测功能：对比工件（图标、颜色、纹理）于模板，从而判断被测物品是否存在瑕疵；◆对位功能：判断物体是否在期望的位置上，并反馈数据；◆测量功能：测量工件的长度、宽度、高度、角度、面积、体积；测量对象塑料薄膜产业（双拉膜、流延膜、吹膜、光学膜、薄膜涂布、塑料板材卫材薄膜等）；无纺布产业（无纺布涂料、纺粘无纺布、水刺无纺布等）；PCB产业（铜箔、PolyPreg、玻纤布、CooperLaminate、PP纸等）；工业缺陷检测-宣雄(在线咨询)-江苏缺陷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实力不俗，信誉可靠，在江苏苏州的检测仪等行业积累了大批忠诚的客户。宣雄带着精益求精的工作态度和不断的完善创新理念和您携手步入辉煌，共创美好未来！)