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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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SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割，苏州字符检测，通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类，ocr字符检测批发，通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息，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.
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 ，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。
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第2年
