目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务，其期的是获
得目标的位置和类别信息。目前， 基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说， 基于深度学习的缺陷
检测网络从结构.上可以划分为:以Faster R-CNN为代表的两阶段(two stage)网络和以SSD或YOLO为代表的一
阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal)，然后在
进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。
缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。中文名缺陷检测外文名detection检测项目产品缺陷，产品尺寸，字符缺陷检测，产品形状
当前，国内外很多软件企业开发了不少该类检测软件，ocr字符检测批发，该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测，昆山字符检测，并对有缺陷部位进行标识，还可以根据需要自动分拣、剔除。
一、成本低。机器视觉检测系统大大降低了厂的成本。
二、准确率高。通过机器视觉检测设备，检测中文字符，可以每周7天，每天24小时不间断地生产高质量的产品，避免出现产品召回，产品责任索赔和图像损
坏等。.
三、安全性高。安全生产，产品可靠，机器视觉保证了生产过程中以及终产品的安全性。
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