由于CNN强大的特征提取能力，工业缺陷检测，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，视觉缺陷检测， GoogL eNet，ResNet，
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
应用案例编辑 播报缺陷检测系统应用的有金属表面、玻璃表面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。
光学字符验证，简称OCV，是一种用于检查光学字符识别（OCR）字符串的打印或标记质量并确认其易辨识性的机器视觉软件工具 。该技术除了可以检查所呈现的字符串内容是否正确，还可以检查字符串的质量、对比度和清晰度，并对品质不合格的样品进行标记或剔除。中文名字符检测别 名OCR常用名OCV检测常见的字符数字、英文字母、符号。
结合图1和图6所示，昆山缺陷检测，本发明的步骤s2包括：s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中；s23、在缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验，自给自足。
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