1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式，字符检测系统，种是有监督的方法，也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时"缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的
方法，就是将正常无缺陷的样本进行学习，学习正常区域的特征，网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割，如下图所示，字符检测工具，缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。
SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割，字符缺陷检测，通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类，通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息，同时记录成报表，方便后期查询、统计及打印，有效的减少了人工成本，提高了产品质量及企业竞争力。
生产线正常生产时，高亮的LED线性聚光冷光源采用透射的原理照射在产品表面.
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