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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，在线字符检测，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 ，字符识别检测，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。
并且，字符检测工具，每经过一个步骤，需要判定产品是否为合格产品，再进行下一步检测。例如，可以先对镜头的端面、凸台进行缺陷检测，若检索结果判定产品为合格产品，则进行产品下料，重选换下一个产品进行检测。若检测产品为合格产品，则进行下一步骤例如s3进行检测。
本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，字符检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。
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第2年
