




s11、在所述鏡頭的端面或凸臺上制作模板圖像獲得端面圖片和凸臺圖片,攝像頭鏡片缺陷檢測,并進行匹配***;
s12、對所述凸臺圖片進行仿射變換后與端面圖片對齊;
s13、根據自定義的核提取所述端面圖片的高頻分量;
s14、利用加權平均值算法疊加所述端面圖片和所述凸臺圖片獲得融合圖片;
s15、依照所述融合圖片進行缺陷檢測。
我們是一群由杭州電子科技大學趙巨峰帶領的臺灣研發(fā)及業(yè)務團隊
目標***是計算機視覺領域中基本的任務之一,同時它也是和傳統(tǒng)意 義上缺陷檢測接近的任務,其期的是獲
得目標的位置和類別信息。目前, 基于深度學習的目標檢測方法層出不窮,-般來說,雙攝像頭缺陷檢測, 基于深度學習的缺陷
檢測網絡從結構.上可以劃分為:以Faster R-CNN為代表的兩階段(two stage)網絡和以SSD或YOLO為代表的一
階段(one stage)網絡。兩者的主要差異在于兩階段網絡需要首先生成可能包含缺陷的候選框(proal),攝像頭缺陷檢測,然后在
進一步進行目標檢測。-階段網絡直接利用網絡中提取的特征來預測缺陷的位置和類別。

缺陷檢測通常是指對物品表面缺陷的檢測,表面缺陷檢測是采用***的機器視覺檢測技術,對工件表面的斑點、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進行檢測。中文名缺陷檢測外文名detection檢測項目產品缺陷,產品尺寸,產品形狀
當前,手機攝像頭缺陷檢測,國內外很多軟件企業(yè)開發(fā)了不少該類檢測軟件,該系統(tǒng)可根據設定的技術指標要求自動進行檢測,并對有缺陷部位進行標識,還可以根據需要自動分揀、剔除。
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