





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,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 ,可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征,昆山字符检测,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。

字符检测,又叫OCR或OCV检测,是专门对各种电子元器件、手机键盘、电脑键盘等物品表面上印刷或雕刻的字符进行识别和检测,常见的字符包括数字、英文字母、符号、汉字等。目前国内外不少研究机器视觉的企业开发了相应的检测软件,进行简单设定后,即可对被检测字符自动识别、检测,如有异常发生,字符缺陷检测,可提示报警或者控制机器停机。对不符合要求的工件检测后可输出控制信号,剔除不合格品,自能化程度相当高。

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