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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,缺陷检测系统,ResNet,外观缺陷检测,

SENet,江苏苏州缺陷检测, 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

根据本发明的一个方面,在所述s11中,对所述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:

根据本发明的一个方面,所述步骤s14包括:所述步骤s14包括:按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合,再按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片;

点胶喷射技术使用一个压在一个半封闭的腔中作为激发部件。该腔对焊膏进料的点胶供应来说是开放的,供应线采用旋转式正位移泵(RPDP)。当材料被压入该腔中,缺陷检测设备,压电驻波运动将材料以尺寸稳定的液滴从喷嘴发射出去,速度高达500个液滴每秒。机械喷射器则以一种的方式工作,将流体以相对较低的压力引入到材料腔中。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司

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