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，字符检测，分类结束之后，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，在线字符检测，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
技术参数科技新型研发瑕疵检测系统，ocr字符检测，公司所开发软体功能涵盖了图形对比、瑕疵辨识、字元辨识、条形码辨识，几乎包含影像处理的所有项目，检测中文字符，可以满足客户的需求。条形码辨识可以辨识许多类型条形码，且不因拍摄角度变形而无法辨识，能回馈数据给使用者了解读取条形码是否为所需信息。图形对比系统图形对比可以考虑客户需求调整对比度，达到完全客制化目标调整产品灵活度，对比图片的颜色筛检能达到快速批量检测。
随着手持电子产品的轻便化，对电子产业中的点胶技术的要求也越来越高，在一系列的产业应用中，如大功率LED点胶（即SMD点胶机），或UV点胶/涂布柔性电路板点胶技术也进一步升级。高粘度流体微量喷射技术的出现，就是一个明显的例子。高粘度流体微量喷射技术原理，和气压泵的运动过程类似。该喷射技术在电子器件的紫外固化粘结剂（UV点胶/喷射）上的应用非常成功。
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