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主營：缺陷檢測,攝像頭缺陷檢測
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隨時技術的發(fā)展，也出現(xiàn)了采用固定式或動態(tài)閾值分割方式進行檢測的算法，但此方法同樣存在缺陷：
1、鏡頭鏡片區(qū)域結構紋理復雜，蘇州字符檢測，單一的閾值方法不能區(qū)分缺陷和產(chǎn)品本身結構；
2、鏡頭的端面、凸臺區(qū)域，存在大量的紋理干擾，字符檢測系統(tǒng)，現(xiàn)有的閾值方法難以進行有效分割缺陷；
3、現(xiàn)有方法采用定焦采圖的方式，獲得的缺陷尺寸不準確，導致漏檢率難以控制。
缺陷檢測的好處包括以下幾個方面：
提高產(chǎn)品質(zhì)量：缺陷檢測可以及早發(fā)現(xiàn)材料、產(chǎn)品或結構中的缺陷或疵點，確保產(chǎn)品質(zhì)量達到標準要求，字符識別檢測，避免缺陷對產(chǎn)品性能、安全性和可靠性造成影響。
預防事故和損失：通過及時發(fā)現(xiàn)和修復缺陷，可以減少事故和損失的發(fā)生。在關鍵領域如航空航天、汽車工業(yè)等，缺陷可能導致嚴重后果，在線字符檢測，因此缺陷檢測尤為重要。
目標定位是計算機視覺領域中基本的任務之一，同時它也是和傳統(tǒng)意 義上缺陷檢測接近的任務，其期的是獲
得目標的位置和類別信息。目前， 基于深度學習的目標檢測方法層出不窮，-般來說， 基于深度學習的缺陷
檢測網(wǎng)絡從結構.上可以劃分為:以Faster R-CNN為代表的兩階段(two stage)網(wǎng)絡和以SSD或YOLO為代表的一
階段(one stage)網(wǎng)絡。兩者的主要差異在于兩階段網(wǎng)絡需要首先生成可能包含缺陷的候選框(proal)，然后在
進一步進行目標檢測。-階段網(wǎng)絡直接利用網(wǎng)絡中提取的特征來預測缺陷的位置和類別。
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第2年
