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，-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。
自动点胶机是一种代替手工点胶的设备，在行业中的影响很广。在工业生产中，很多地方都需要用到点胶，比如集成电路、半导体封装、印刷电路板、彩色液晶屏、电子元器件（如继电器、扬声器）、电子部件、汽车部件等等。传统的点胶是靠工人手工操作实现的。点胶工艺在工业生产中越来越多，ocr字符检测，要求也越来越严格。传统的点胶是靠工人手工操作的，随着自动化技术的迅猛发展，手工点胶已经远远不能满足工业上的需求而逐渐被自动点胶机替代。
其中imagemerge1表示初步融合图片，在线字符检测，imagemerge2表示融合图片，k1代表image1的权重系数，字符识别检测，k2代表image2的权重系数，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。
根据本发明的一个方面，苏州字符检测，所述步骤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、在所述缺陷容器中，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；
s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷，按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。
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