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，工业瑕疵检测，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 ，表面瑕疵检测，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。
字符辨识系统字符辨识的功能可挑选出不同文字字体。且在错误辨识时能达到警示效果，在文字印刷模糊、印刷错误、文字漏印、颜色错误以及文字倾斜都可以做辨识。瑕疵检测及辨认功能条件件下，非标产品瑕疵检测，提供完善的客制化功能，且具有抗外界干扰光源下测量。LED检测、液晶萤幕亮暗点检测、玻璃、气泡瑕疵检测等，在各项检测下下智泰都有成功案例。
简介编辑 播报随着自动化技术的迅猛发展，手工点胶已经远远不能满足工业上的要求。手工点胶具有操作复杂、速度慢、度低、容易出错，瑕疵检测，而且无法进行复杂图形的操作，更无法实现生产自动化等缺点。市场上要求一种速度快，精度高的设备。因此就出现了全自动点胶机器人。在科技就是生产力的情况下，全自动点胶机器人的出现为点胶行业带来的机遇和发展。
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