检测对象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，检测中文字符，分类结束之后，对于
每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，徐州字符检测，采样大小为
128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使
用的CNN网络，两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日
人们为了与点胶机器人简单方便地交流，ocr字符检测，把想法传达给机器人，使机器人按照人的意志和点胶工艺的要求来运动，就发明了一种示教编程器系统。这种示教编程器可以很简易地控制点胶机器人，发送各种运动指令，执行各种图形的点胶 [1] 。发展简史自动点胶机的产生要追溯到六十年代时期，在胶瓶挤胶、手工点胶甚至牙签点胶落后的情况下，字符检测工具，使众多需要点胶的行业产生了巨大的不良品，造成一批批不可弥补的订单损失。
可以离线进行检测，在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈，可以广泛应用于塑化工业、造纸及纤维工业、电子工业、金属工业等领域。表面瑕疵往往是企业根据自己的需求，向测量仪器供应商定制非标项目，所以设备的检测与否与设备的供应商技术水平和设计经验有着很大的联系。下面通过“表面瑕疵检测系统”介绍下瑕疵检测的对象和应用行业。
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