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苏州宣雄智能科技有限公司

金牌会员2
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企业等级:金牌会员
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所在地区:江苏 苏州
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手机号码:18626252389
公司官网:xznkj.cn
企业地址:江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室
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我们是一群由杭州电子科技大学赵巨峰带领的台湾研发及业务团队,主要经营在于视觉缺陷检测软件开发运用于各行业产品检测进而与硬件结合成为一套全自动或半自动的检测设备。公司目前专注于各式摄像头的缺陷检测及摄像头的字符辨识等。业务团队于电子产业有近20年的设备销售经验,尤其对于摄像头产业更有深入的耕耘经历。软......

隐形眼镜缺陷检测品牌-苏州隐形眼镜缺陷检测-宣雄智能科技

产品编号:100086736320                    更新时间:2024-05-16
价格: 来电议定
苏州宣雄智能科技有限公司

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  • 主营业务:缺陷检测,摄像头缺陷检测
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产品详情





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,隐形眼镜缺陷检测品牌,分类结束之后,苏州隐形眼镜缺陷检测,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








下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述,实施方式不能在此一一赘述,但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。

如图1所示,本发明的镜头缺陷检测方法包括s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测;s2、对镜头内部结构进行缺陷检测;s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。根据本发明的构思,本发明的检测方法在实际操作中,检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。





由于CNN强大的特征提取能力,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,隐形眼镜缺陷检测批发,

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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