由于CNN强大的特征提取能力,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, GoogL eNet,ResNet,
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。
Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks
可持续发展。通过优化使用能源和资源以及更有效的回收利用可以改善环境。稳定和优化的流程,早期认识到生产过程中的趋势和不规则性,机器视觉检测为实现未来的智能工厂铺平了道路。生产灵活,现代机器视觉检测系统的灵活性,无需复杂的编程,操作简单,易于设置。
提高生产力和竞争力。现代生产是自动化的,只有使用机器视觉检测设备,公司才能持续保护竞争力,防止关键技术的迁移,创造合格的工作岗位并占领新的市场。符合人体I程学的工作场所,单调和枯燥的任务由机器来操作, 机器视觉系统确保的人机交互,从而确保更先进和安全的工作场所。
以上信息由专业从事产品缺陷检测的宣雄于2024/5/10 8:31:27发布
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