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，检测中文字符，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，
SENet，ocr字符检测， 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
在针对本发明的实施方式进行描述时，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”所表达的方位或位置关系是基于相关附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，字符识别检测，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。
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，字符检测，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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