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(jié)?；谶@些多級特征，采用區(qū)域提議網絡

( RPN )生成感興趣區(qū)域( ROI ) .在缺陷檢測數據集NEU-DET.上，ocr字符檢測批發(fā)，提出的方法在采用ResNet-50的

backbone"下實現了82.3%的mAP。

根據本發(fā)明的一個方面，在所述s11中，對所述端面和凸臺按照如下公式的模板匹配獲得r(x，汕頭字符檢測，y)值時得到兩組值(x1，字符檢測系統，y1，phi1；x2，y2，phi2)分別代表***的x坐標、y坐標和角度：

根據本發(fā)明的一個方面，所述步驟s14包括：所述步驟s14包括：按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b對所述凸臺圖片和端面圖片進行融合，再按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b獲得終的融合圖片；

自動點膠機是一種代替手工點膠的設備，在行業(yè)中的影響很廣。在工業(yè)生產中，很多地方都需要用到點膠，比如集成電路、半導體封裝、印刷電路板、彩色液晶屏、電子元器件（如繼電器、揚聲器）、電子部件、汽車部件等等。傳統的點膠是靠工人手工操作實現的。點膠工藝在工業(yè)生產中越來越多，要求也越來越嚴格。傳統的點膠是靠工人手工操作的，隨著自動化技術的迅猛發(fā)展，手工點膠已經遠遠不能滿足工業(yè)上的需求而逐漸被自動點膠機替代。


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