缺陷检测-宣雄智能科技-制造视觉瑕疵检测方案

由于CNN强大的特征提取能力，缺陷检测系统，采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说，现

有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构，缺陷检测，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，制造视觉瑕疵检测方案，ResNet，

SENet， ShuteNet，MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。

Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

以表面缺陷检测系统为例对该系统做简要说明：主要功能编辑 播报为了满足实际生产的需要，表面缺陷检测系统具有以下适用功能：自动完成工件与相机获取图像同步自动检测产品表面斑点、凹坑、铜点、划伤等缺陷可根据需要对缺陷类型学习并进行命名可根据需要选择需要检测的缺陷类型可根据需要自主设定缺陷大小对不良位置进行定位，可控制贴标设备会打印设备进行标识对不良品图像进行自动存储，可进行历史查询自动统计（良品、不良品、总数等）异常时提供声、光报警，并可控制设备停机系统有自学习功能，且学习过程操作简单

。然而，在喷射粘结剂或点胶其他一些电子封装常用的材料时，如芯片下填充料、环氧树脂、助焊剂、表面组装粘结剂以及液晶，机械点胶喷射器得到了很好的应用。本技术虽然都没有用到点胶针头及点胶针筒子，但几乎电子组装领域涉及到的每一种流体材料都可以通过此项技术进行自动点胶 [2]  。适用流体硅胶、防焊膏、透明漆等学    科机械工程领    域工程技术

缺陷检测-宣雄智能科技-制造视觉瑕疵检测方案由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司为客户提供“缺陷检测,摄像头缺陷检测”等业务，公司拥有“宣雄”等品牌，专注于检测仪等行业。，在江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室的名声不错。欢迎来电垂询，联系人：朱秀谨。