隱形眼鏡缺陷檢測(cè)-蘇州宣雄智能科技-隱形眼鏡缺陷檢測(cè)供應(yīng)商

詢盤留言 |投訴|申領(lǐng)|刪除 產(chǎn)品編號(hào)：579565775 更新時(shí)間：2024-05-29

蘇州宣雄智能科技有限公司

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公司地址：江蘇省蘇州市昆山市開(kāi)發(fā)區(qū)前進(jìn)東路科技廣場(chǎng)1501室

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包裝說(shuō)明 : 不限
物流說(shuō)明 : 貨運(yùn)及物流
交貨說(shuō)明 : 按訂單

1.1缺陷的定義

當(dāng)前對(duì)于缺陷有兩種認(rèn)知的方式，種是有監(jiān)督的方法，也就是體現(xiàn)在利用標(biāo)記了標(biāo)簽(包括類別、矩形框

或逐像素等)的缺陷圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練.此時(shí)'缺陷意味著標(biāo)記過(guò)的區(qū)域或者圖像。第二種是無(wú)監(jiān)督的

方法，就是將正常無(wú)缺陷的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)正常區(qū)域的特征，網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)異常的區(qū)域。

缺陷檢測(cè)的任務(wù)大致分為三個(gè)階段分別是缺陷分類、缺陷定位、缺陷分割，如下圖所示，缺陷分類需要分類出

缺陷的類別(色、空洞、經(jīng)線) ; 缺陷定位不僅需要獲取缺陷的類別還需要標(biāo)注出缺陷的位置; 缺陷分割將

缺陷逐像素從背景中分割出來(lái)。

檢測(cè)對(duì)象:布匹缺陷

主要方法:作者使用一個(gè)多層的CNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)布匹缺陷數(shù)據(jù)集中的六類缺陷樣本進(jìn)行分類，分類結(jié)束之后，隱形眼鏡缺陷檢測(cè)供應(yīng)商，對(duì)于

每一類樣本進(jìn)行缺陷檢測(cè)。具體做法是: 1.使用滑動(dòng)窗口的方法在512*512的原圖上進(jìn)行采樣，采樣大小為

128*128 ; 2.對(duì)上部分每一類圖像采樣后的小圖像塊進(jìn)行二 -分類(有缺陷和無(wú)缺陷)。下圖為文章兩次分類使

用的CNN網(wǎng)絡(luò)，兩次分類的區(qū)別在于: 1.全連接層的輸入分別為6和2 ; 2輸入的圖像尺日

其中imagemerge1表示初步融合圖片，隱形眼鏡缺陷檢測(cè)，imagemerge2表示融合圖片，隱形眼鏡缺陷檢測(cè)怎么用，k1代表image1的權(quán)重系數(shù)，k2代表image2的權(quán)重系數(shù)，a表示拉伸系數(shù)，b表示拉伸偏移；image1表示凸臺(tái)圖片，隱形眼鏡缺陷檢測(cè)廠家，image2表示端面圖片。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，所述步驟s2包括：

s21、利用層拍相機(jī)沿z軸方向?qū)︾R頭內(nèi)部進(jìn)行層拍獲得多張圖片，并按照順序等分為多組；

s22、對(duì)每一組圖片進(jìn)行缺陷分割和識(shí)別，將符合缺陷標(biāo)準(zhǔn)的所有缺陷放入到缺陷容器中；

s23、在所述缺陷容器中，通過(guò)比較缺陷中心距離偏差值將同一位置處的缺陷篩選出來(lái)；

s24、根據(jù)清晰度算法篩選出同一位置處表現(xiàn)為清晰的缺陷，按照此缺陷判斷其尺寸是否為缺陷產(chǎn)品。

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