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,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,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。
随着手持电子产品的轻便化,对电子产业中的点胶技术的要求也越来越高,在一系列的产业应用中,如大功率LED点胶(即SMD点胶机),或UV点胶/涂布柔性电路板点胶技术也进一步升级。高粘度流体微量喷射技术的出现,就是一个明显的例子。高粘度流体微量喷射技术原理,和气压泵的运动过程类似。该喷射技术在电子器件的紫外固化粘结剂(UV点胶/喷射)上的应用非常成功。因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差,现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测,导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题,具体来说,根据本发明的一种实施方式,本发明的端面和凸台检测方法需要对端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,y)值时得到两组值(x1,y1,phi1;x2,y2,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:
之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐,
检测对象:钢表面缺陷
主要方法:基于Faster R-CNN的带钢表面缺陷检测网络,该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( MFN )
将多个分层特征组合成一个特征 ,可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征,采用区域提议网络
( RPN )生成感兴趣区域( ROI ) .在缺陷检测数据集NEU-DET.上,提出的方法在采用ResNet-50的
backbone'下实现了82.3%的mAP。