昆山视觉缺陷检测诚信企业「宣雄」

昆山视觉缺陷检测诚信企业「宣雄」 [宣雄)7ce8cd2]"内容：

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。

检测对象:钢表面缺陷

主要方法:基于Faster R-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 ,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。

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、Poly Preg、玻纤布、Cooper Laminate、PP纸等）；

以上信息由专业从事视觉缺陷检测的宣雄于2024/5/10 9:08:34发布

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