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主營：缺陷檢測,攝像頭缺陷檢測
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1.1缺陷的定義
當前對于缺陷有兩種認知的方式，種是有監(jiān)督的方法，也就是體現(xiàn)在利用標記了標簽(包括類別、矩形框
或逐像素等)的缺陷圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中進行訓練.此時'缺陷意味著標記過的區(qū)域或者圖像。第二種是無監(jiān)督的
方法，就是將正常無缺陷的樣本進行學習，學習正常區(qū)域的特征，網(wǎng)絡(luò)檢測異常的區(qū)域。
缺陷檢測的任務(wù)大致分為三個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。
檢測對象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一個多層的CNN網(wǎng)絡(luò)對布匹缺陷數(shù)據(jù)集中的六類缺陷樣本進行分類，分類結(jié)束之后，隱形眼鏡缺陷檢測供應(yīng)商，對于
每一類樣本進行缺陷檢測。具體做法是: 1.使用滑動窗口的方法在512*512的原圖上進行采樣，采樣大小為
128*128 ; 2.對上部分每一類圖像采樣后的小圖像塊進行二 -分類(有缺陷和無缺陷)。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，imagemerge2表示融合圖片，隱形眼鏡缺陷檢測怎么用，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表示凸臺圖片，隱形眼鏡缺陷檢測廠家，image2表示端面圖片。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面，所述步驟s2包括：
s21、利用層拍相機沿z軸方向?qū)︾R頭內(nèi)部進行層拍獲得多張圖片，并按照順序等分為多組；
s22、對每一組圖片進行缺陷分割和識別，將符合缺陷標準的所有缺陷放入到缺陷容器中；
s23、在所述缺陷容器中，通過比較缺陷中心距離偏差值將同一位置處的缺陷篩選出來；
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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第2年
