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苏州宣雄智能科技有限公司
主营：缺陷检测,摄像头缺陷检测
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| 女士： |
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 ，字符检测系统，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，字符检测，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，字符缺陷检测，提出的方法在采用ResNet-50的
backbone'下实现了82.3%的mAP。
检测对象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，分类结束之后，对于
每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，采样大小为
128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使
用的CNN网络，两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日
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第2年
