接着利用自定义的核7*7，进行图像卷积运算提取端面图片高频分量：
再利用加权平均值算法，按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片，根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，字符缺陷检测，a表示拉伸系数，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，image2表示端面图片，k1表示凸台权重系数，k2表示端面权重系数。
自动点胶机广泛应用于工业生产中，江苏字符检测，如集成电路、印刷电路板、电子元器件、汽车部件、手袋、包装盒等。自动点胶机的应用在很大程度上提高了生产效率，提高了产品的品质，能够实现一些手动点胶无法完成的工艺。自动点胶机在自动化程度上，能够实现三轴联动，智能化工作。中文名自动点胶机外文名Automatic glue dispenser
由于CNN强大的特征提取能力，字符检测工具，采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说，现
有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，ocr字符检测，
SENet， ShuteNet，MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。
Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks
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