因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差,现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测,导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题,具体来说,根据本发明的一种实施方式,本发明的端面和凸台检测方法需要对端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,y)值时得到两组值(x1,y1,phi1;x2,y2,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:
之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐,
1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有监督的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时'缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的
方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,如下图所示,缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。
以上信息由专业从事检测中文字符的宣雄于2024/5/8 10:06:46发布
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