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1、检测对象：表面缺陷检测、裂纹检测（金属）主要思想：采用两个网络，一个是判别网络，一个是分割网络。分割网络完成缺陷的分割，判别网络对缺陷作进一步分类。
2、AI视觉算法具备高精度检测能力，这得益于其强大的数据处理和模式识别功能。通过深度学习等技术，AI算法可以学习到产品表面的正常特征和缺陷特征，从而实现对缺陷的准确识别。这种能力使得AI光学视觉筛选机能够在高速生产线上，对每一个产品进行快速且准确的检测，大大提高了生产效率和产品质量。
3、图形对比与瑕疵识别：通过高精度的图形对比算法，系统能够准确识别出产品表面的瑕疵，如划痕、污渍、变形等。这一功能在质量控制领域具有重要意义，有助于及时发现并处理不合格产品。文字与条形码识别：系统不仅能够识别产品上的文字信息，还能准确读取多种类型的条形码，不受拍摄角度变化的影响。
4、操作简单方便，无须深入学习即可瑕疵检测系统；加快生产速度，实现局部全检；不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。
5、实现智能化检测：以深度学习算法为核心的检测系统通常是高度集成化的解决方案，可集成高精度机器视觉检测设备，对海量图像数据进行实时分析处理，精准捕捉肉眼难以察觉的瑕疵，实现对产品全方位、多层次的质量监控。
高分子材料与工程专业是南京工业大学具有悠久办学历史的特色专业，自1958年建校初期创办，当时以高分子化工专业招收本科生。1990年在原化学工业部的批准下增设高分子材料与工程本科专业，并于1991年开始同时招收高分子化工和高分子材料与工程两个本科专业。
华东理工大学，上海大学，中国矿业大学，南京航空航天大学，南京师范大学，暨南大学，华南师范大学，南京理工大学，东北师大，安徽大学，福州大学，西南大学，陕西师范大学，西北大学，合肥工业大学，华中师范，郑州大学，湖南师范大学，东北林业大学，辽宁大学，河北工业大学这些211大学有。
轻化工程专业：主要涉及轻工业产品的设计、生产和管理，涵盖纺织、造纸、皮革等领域的工程实践。储能科学与工程专业：聚焦于储能技术的研究与应用，包括电化学储能、物理储能、化学储能等。能源动力类专业：主要研究能源转换、利用与管理，涵盖热能动力、核能动力、风能动力等。
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