檢測對象:鋼表面缺陷
主要方法:基于Faster R-CNN的帶鋼表面缺陷檢測網絡，該網絡的改進在于提出的多級特征融合網絡( MFN )
將多個分層特征組合成一個特征 ，可以包括缺陷的更多位置細節。基于這些多級特征，采用區域提議網絡
( RPN )生成感興趣區域( ROI ) .在缺陷檢測數據集NEU-DET.上，昆山字符檢測，提出的方法在采用ResNet-50的
backbone'下實現了82.3%的mAP。






 
一、成本低。機器視覺檢測系統大大降低了廠的成本。
二、準確率高。通過機器視覺檢測設備，可以每周7天，每天24小時不間斷地生產高質量的產品，避免出現產品召回，檢測中文字符，產品責任索賠和圖像損
壞等。.
三、安全性高。安全生產，產品可靠，機器視覺保證了生產過程中以及終產品的安全性。

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測量對象塑料薄膜產業（雙拉膜、流延膜、吹膜、光學膜、薄膜涂布、塑料板材衛材薄膜等）；無紡布產業（無紡布涂料、紡粘無紡布、水刺無紡布等）；PCB產業（銅箔、Poly Preg、玻纖布、Cooper Laminate、PP紙等）；紙張產業（原紙、涂布紙、文化紙、工業紙、合成紙等）；金屬產業（鋁板、金屬涂布、銅帶、銅箔、不銹鋼等）；玻璃產業（顯示器玻璃、Glass Tubes、CCFl tubes、比例涂布、壓花玻璃等）測量元素表面瑕疵，長度、寬度、高度、角度、面積、體積。




 
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