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s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片,并进行匹配定位;
s12、对所述凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐;
s13、根据自定义的核提取所述端面图片的高频分量;
s14、利用加权平均值算法叠加所述端面图片和所述凸台图片获得融合图片;
s15、依照所述融合图片进行缺陷检测。
我们是一群由杭州电子科技大学赵巨峰带领的台湾研发及业务团队1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有---的方法,工业缺陷检测,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---的
方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,---头缺陷检测,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,昆山缺陷检测,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。
目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一,产品缺陷检测,同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务,其期的是获
得目标的位置和类别信息。目前, 基于---学习的目标检测方法层出不穷,-般来说, 基于---学习的缺陷
检测网络从结构.上可以划分为:以faster r-cnn为代表的两阶段(two stage)网络和以ssd或yolo为代表的一
阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal),然后在
进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。
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