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    图像识别中运用得较多的主要是决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述(如统计纹理)为基础的；结构方法的**是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串(或称字符串)，通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。在特征生成上，很多新算法不断出现，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及独二分量分析；还有关子支持向量机，变形模板匹配，线性以及非线性分类器的设计等都在不断延展。3、深度学习带来的突破传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络(如卷积神经网络等)来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位(通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵)；从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场(包括瑞士的vidi。韩国的SUALAB，香港的应科院等)。汽车面漆检测设备汽车涂料裂纹是在施工过程中，在底漆完全干燥之前，或者面漆太厚时，应涂面漆。淮南汽车面漆检测设备品牌

金属漆能够提供颗粒，里面含有铝粉看上去好看。但金属漆必须要在表面喷涂清漆才能有光泽和硬度，到达保护抗氧化的作用。素色漆一遍就可以成型，因为它从成分上来说算是带颜色的清漆，从而省去了喷涂清漆的步骤。综合来看，两个油漆的原理基本相同，只是多个工序带来更好的视觉效果而已。其实无论何种颜色的油漆，颜料在阳光下都是会退色的。这时油漆中的添加剂就很重要了，比如光稳定剂、抗氧剂等等。许多时候厂方更关注的是均匀退色，尽量不使车身部分出现色差。金属漆和普通漆各自优势其实金属漆就是在油漆里掺配了金属粉末，这样不但可以让经过涂装后的钣件表面看起来闪闪动人，而且在不同的角度下由于光线的折射，会让车身轮廓都会有所变化，整车外观造型看起来更丰富。造成“金属漆”愈来愈普遍的另外一个理由是掺配了金属粉末，有了金属成分后的车漆硬度增高，漆面就相对不容易被刮伤，这对大部分只能将车子停在户外露天停车场的车主来说，较小的划伤根本无法损伤车漆，减少更多补漆、烤漆的烦心和花费。一些“素色漆”多为普通漆，典型的几个颜色就是白色、大红色、和黄色。其实并不是说这些颜色的漆料不能添加银粉。安徽偏折光学法汽车面漆检测设备供应商绍兴汽车面漆检测设备推荐哪家，选择领先光学技术（江苏）有限公司。

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