根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面,在所述s11中,對(duì)所述端面和凸臺(tái)按照如下公式的模板匹配獲得r(x,y)值時(shí)得到兩組值(x1,y1,phi1;x2,字符檢測系統(tǒng),y2,phi2)分別代表定位的x坐標(biāo)、y坐標(biāo)和角度:
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)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(duì)所述凸臺(tái)圖片和端面圖片進(jìn)行融合,再按照imagemerge2=a*imagemerge1+b獲得終的融合圖片;
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面,在所述步驟s24中:
將同一位置處的缺陷篩選出來后,利用設(shè)定大小的矩形核膨脹得到比實(shí)際缺陷略大的roi區(qū)域,字符缺陷檢測,提煉出所述roi區(qū)域大小的原圖;
根據(jù)公式:c=∑δδ(i,j)2pδ(i,在線字符檢測,j)計(jì)算出所述roi區(qū)域圖像的對(duì)比度,篩選出同一位置處對(duì)比度缺陷作為表現(xiàn)清晰的缺陷;
其中δ(i,蘇州字符檢測,j)=|i-j|表示相鄰像素間灰度差,pδ(i,j)表示相鄰像素間的灰度差值為δ的像素分布概率。
檢測對(duì)象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一個(gè)多層的CNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)布匹缺陷數(shù)據(jù)集中的六類缺陷樣本進(jìn)行分類,分類結(jié)束之后,對(duì)于
每一類樣本進(jìn)行缺陷檢測。具體做法是: 1.使用滑動(dòng)窗口的方法在512*512的原圖上進(jìn)行采樣,采樣大小為
128*128 ; 2.對(duì)上部分每一類圖像采樣后的小圖像塊進(jìn)行二 -分類(有缺陷和無缺陷)。下圖為文章兩次分類使
用的CNN網(wǎng)絡(luò),兩次分類的區(qū)別在于: 1.全連接層的輸入分別為6和2 ; 2輸入的圖像尺日
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