字符识别检测-昆山字符检测-苏州宣雄智能

接着利用自定义的核7*7，检测中文字符，进行图像卷积运算提取端面图片高频分量：

再利用加权平均值算法，按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合，字符识别检测，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片，根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片，ocr字符检测，imagemerge2表示融合图片，a表示拉伸系数，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，image2表示端面图片，k1表示凸台权重系数，k2表示端面权重系数。

缺陷检测是一项重要的质量控制和措施，用于发现产品或材料中的潜在缺陷和问题。以下是缺陷检测的一些好处和重要性：

提高产品质量：缺陷检测可以帮助及早发现产品或材料中的缺陷，确保生产出高质量的产品。通过检测和纠正缺陷，可以减少不合格品率，提高产品的可靠性和性能。

减少成本和浪费：通过及早发现和修复缺陷，可以减少产品的返工、报废和修复成本。缺陷检测有助于降低生产成本，提高生产效率，并减少资源的浪费。

目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，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，昆山字符检测，-般来说， 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。