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發布時間：2021-10-22 02:07
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缺陷檢測
藥片缺陷檢測是藥片生產過程中的關鍵環節，其檢測結果的好壞直接影響著藥品的質量。常見的人工檢測方法：成本和效率不成比例， 容易產生誤檢和漏檢等現象，無法滿足現代企業對產品質量的要求。機器視覺檢測憑借其自動化程度高、成本低、可替代3-4個人工等特點，廣泛運用于實際生產中。邁迅威視覺科技專注機器視覺檢測數十年，我司的藥品缺陷檢測設備可用于檢測產品表面的裂紋，缺塊，黑點等各種缺陷。部分均采用級別的316不銹鋼，可滿足廣大客戶的需求。歡迎來電咨詢。
厚鋼板生產流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 定位字符地區.對于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優化算法分割字符,并根據聚類算法體制糾正分割結果.運用bp神經元網絡對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準確度,考慮即時在線監測的要求.厚鋼板生產流水線點陣式條碼字符自動識別方式 ,包含采用圖象和輪廊投射的方式 定位字符地區.對于繁雜工作狀況造成的字符形變,模糊不清的狀況,采用多方向線掃描儀優化算法分割字符,并根據聚類算法體制糾正分割結果.運用bp神經元網絡對分割字符開展識別.在能確保實時性的前提條件下考慮較高的識別準確度,考慮即時在線監測的要求.
解決低質量圖像給識別任務帶來的困難,構造了一個由圖像增強網絡(EnCNN)和手寫體數字識別網絡(LeNet-5)組成的低質量圖片識別框架.將圖像增強網絡嫁接在識別網絡前,并使用提出的策略進行模型學習.使得低質量圖像在被識別前圖像質量得到較大的改善,終實現低質量手寫體圖像識別率的提高.實驗部分將提出的方法和在單純使用低質量圖像或高清圖作為訓練集進行訓練的方法進行了對比,實驗表明在低質量圖像上,提出的方法有更高的數字識別率,且有更強的泛化能力.
