





目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一,双摄像头缺陷检测,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,手机摄像头缺陷检测,-般来说,江苏摄像头缺陷检测, 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。

测量对象塑料薄膜产业(双拉膜、流延膜、吹膜、光学膜、薄膜涂布、塑料板材卫材薄膜等);无纺布产业(无纺布涂料、纺粘无纺布、水刺无纺布等);PCB产业(铜箔、Poly Preg、玻纤布、Cooper Laminate、PP纸等);纸张产业(原纸、涂布纸、文化纸、工业纸、合成纸等);金属产业(铝板、金属涂布、铜带、铜箔、不锈钢等);玻璃产业(显示器玻璃、Glass Tubes、CCFl tubes、比例涂布、压花玻璃等)测量元素表面瑕疵,长度、宽度、高度、角度、面积、体积。

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