随时技术的发展,也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法,但此方法同样存在缺陷:
1、镜头镜片区域结构纹理复杂,单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构;
2、镜头的端面、凸台区域,存在大量的纹理干扰,现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷;
3、现有方法采用定焦采图的方式,获得的缺陷尺寸不准确,导致漏检率难以控制。
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
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、Poly Preg、玻纤布、Cooper Laminate、PP纸等);纸张产业(原纸、涂布纸、文化纸、工业纸、合成纸等);金属产业(铝板、金属涂布、铜带、铜箔、不锈钢等);玻璃产业(显示器玻璃、Glass Tubes、CCFl tubes、比例涂布、压花玻璃等)测量元素表面瑕疵,长度、宽度、高度、角度、面积、体积。以上信息由专业从事缺陷检测设备的宣雄于2024/4/27 8:43:36发布
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