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主營：缺陷檢測,攝像頭缺陷檢測
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隨時技術的發(fā)展，也出現了采用固定式或動態(tài)閾值分割方式進行檢測的算法，但此方法同樣存在缺陷：
1、鏡頭鏡片區(qū)域結構紋理復雜，蘇州字符檢測，單一的閾值方法不能區(qū)分缺陷和產品本身結構；
2、鏡頭的端面、凸臺區(qū)域，存在大量的紋理干擾，字符檢測系統，現有的閾值方法難以進行有效分割缺陷；
3、現有方法采用定焦采圖的方式，獲得的缺陷尺寸不準確，導致漏檢率難以控制。
缺陷檢測的好處包括以下幾個方面：
提高產品質量：缺陷檢測可以及早發(fā)現材料、產品或結構中的缺陷或疵點，確保產品質量達到標準要求，字符識別檢測，避免缺陷對產品性能、安全性和可靠性造成影響。
預防事故和損失：通過及時發(fā)現和修復缺陷，可以減少事故和損失的發(fā)生。在關鍵領域如航空航天、汽車工業(yè)等，缺陷可能導致嚴重后果，在線字符檢測，因此缺陷檢測尤為重要。
目標定位是計算機視覺領域中基本的任務之一，同時它也是和傳統意 義上缺陷檢測接近的任務，其期的是獲
得目標的位置和類別信息。目前， 基于深度學習的目標檢測方法層出不窮，-般來說， 基于深度學習的缺陷
檢測網絡從結構.上可以劃分為:以Faster R-CNN為代表的兩階段(two stage)網絡和以SSD或YOLO為代表的一
階段(one stage)網絡。兩者的主要差異在于兩階段網絡需要首先生成可能包含缺陷的候選框(proal)，然后在
進一步進行目標檢測。-階段網絡直接利用網絡中提取的特征來預測缺陷的位置和類別。
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第2年
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