由于CNN强大的特征提取能力，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，昆山隐形眼镜缺陷检测， VGG， 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
随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广 泛，隐形眼镜缺陷检测怎么样，对纸张表面的质量要求变的越来越严格，由于受造纸环境及生产工艺的影
响，隐形眼镜缺陷检测哪里好，纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵，严重影响产品质量。再加上传统人工肉眼无法满足高质量的检测标准，隐形眼镜缺陷检测厂商，越
来越多的企业开始采用赛默斐视SIMV纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。
(对于纸张较厚、表面缺陷检测角度 要求较高的的纸张产品采用反射的检测原理)，架设在生产线 上的线阵相机进行实时同步扫描，同时系统将相机采集到的纸病图像通过SIMV图像处理单元进行瑕疵分割处理。由于瑕疵图像的灰阶与正常产品的灰阶存在明显差异，从而使系统能够发现瑕疵，同时对瑕疵进行有效的判定、分类。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司
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