检测对象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，分类结束之后，苏州字符检测，对于
每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，字符检测工具，采样大小为
128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使
用的CNN网络，两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日
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，字符缺陷检测，长度、宽度、高度、角度、面积、体积。
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