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缺陷检测,摄像头缺陷检测
本发明对于镜头上下表面的检测,通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域,并将多张图片的有效检测区域进行融合,进行一次缺陷检测,ocr字符检测批发,有效提升了检测结果的准确性。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
应用案例编辑 播报缺陷检测系统应用的有金属表面、玻璃表面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。
光学字符验证,字符检测工具,简称OCV,是一种用于检查光学字符识别(OCR)字符串的打印或标记质量并确认其易辨识性的机器视觉软件工具 。该技术除了可以检查所呈现的字符串内容是否正确,字符缺陷检测,还可以检查字符串的质量、对比度和清晰度,并对品质不合格的样品进行标记或剔除。中文名字符检测别 名OCR常用名OCV检测常见的字符数字、英文字母、符号。
1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有监督的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时'缺陷意味着标记过的区域或者图像。*二种是无监督的
方法,苏州字符检测,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,如下图所示,缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。