接着利用自定义的核7*7，进行图像卷积运算提取端面图片高频分量：
再利用加权平均值算法，按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片，根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，a表示拉伸系数，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，image2表示端面图片,k1表示凸台权重系数，k2表示端面权重系数。
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。
节约成本：通过早期检测和修复缺陷，可以避免因缺陷导致的后期修复和维护成本的增加。此外，通过缺陷检测，还可以提高生产效率，减少资源和材料的浪费。
增强信任和声誉：对于制造商和供应商而言，进行缺陷检测并确保产品质量，可以增强客户对其产品的信任和满意度，进而提升企业的声誉和竞争力。
然而，缺陷检测也有一些限制和挑战。例如，检测技术和设备的要求可能较高，对检测人员的技能和经验有一定要求。
以上信息由专业从事手机摄像头缺陷检测的宣雄于2024/5/9 6:49:01发布
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