检测对象:钢表面缺陷
主要方法:基于Faster R-CNN的带钢表面缺陷检测网络，字符检测系统，该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( MFN )
将多个分层特征组合成一个特征 ，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，采用区域提议网络
( RPN )生成感兴趣区域( ROI ) .在缺陷检测数据集NEU-DET.上，提出的方法在采用ResNet-50的
backbone"下实现了82.3%的mAP。
以表面缺陷检测系统为例对该系统做简要说明：主要功能编辑 播报为了满足实际生产的需要，表面缺陷检测系统具有以下适用功能：自动完成工件与相机获取图像同步自动检测产品表面斑点、凹坑、铜点、划伤等缺陷可根据需要对缺陷类型学习并进行命名可根据需要选择需要检测的缺陷类型可根据需要自主设定缺陷大小对不良位置进行定位，可控制贴标设备会打印设备进行标识对不良品图像进行自动存储，可进行历史查询自动统计（良品、不良品、总数等）异常时提供声、光报警，并可控制设备停机系统有自学习功能，且学习过程操作简单
缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用的机器视觉检测技术，苏州字符检测，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。中文名缺陷检测外文名detection检测项目产品缺陷，检测中文字符，产品尺寸，字符缺陷检测，产品形状
当前，国内外很多软件企业开发了不少该类检测软件，该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测，并对有缺陷部位进行标识，还可以根据需要自动分拣、剔除。
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