缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，形状特征检测，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。---学习在特征提取和定位上取得了---的效果，越来越多的学者和工程人员开始将---学习算法引入到缺陷检测领域中，
机器视觉检测设备
产品生产过程中，表面容易出现划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，依靠人工检测已经无法满足工艺和精度要求。基于工业视觉检测技术原理的工业表面缺陷检测系统能够在线、高速扫描每个产品，形成高分辨率的片材图像，进行实时的图像处理，各种表面缺陷，并实现报警、报表统计、分析和分拣等处理，有效提高缺陷检测准确率，同时防止伪缺陷带来的干扰。---咨询
有人可能很想知道为什么是一串离散的数字。实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间。另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，头尾形状检测，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像的。
但是，从直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像，却反映不出该像素在图像中的二维坐标。正是因为这样，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图。而通过灰度直方图的形状，形状检测，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度。
纺织品及薄膜表面瑕疵检测纺织品瑕疵检测系统可实现纺织品中的断经、断纬、粗节、粗经、纬档、松边、起球、污迹、孔洞等检测，自动探测、疵点定位、缺陷分类、布边打标、评估等多种功能于一体，检测鼠标形状，可针对多种不同的纺织品进行检测，其检测速度与精度达到国际同类产品水平，并且具有使用维护方便，---的优点，是纺织品表面缺陷自动检测的选择
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