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
边线检查
可以查找空隙、边线缺陷以及其他区域性的和表面瑕疵。可以稳定地测量/偏差,从而找到产品边线和区域上的缺陷,以及表面瑕疵和印刷缺陷。您可根据直线、圆形或不均匀边线轻松配置边线检验工具,然后按总面积、长度或深度对缺陷进行分类。InspectEdge 和 Flexible Flaw Detection(灵活瑕疵探测)工具有极高的灵活性,字符检测,可以沿某一条线查找空隙,也可以检查某个形状是否有边界缺陷。
SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割,字符检测工具,通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类,通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息,字符识别检测,同时记录成报表,字符缺陷检测,方便后期查询、统计及打印,有效的减少了人工成本,提高了产品质量及企业竞争力。
生产线正常生产时,高亮的LED线性聚光冷光源采用透射的原理照射在产品表面.
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