物体识别被广泛应用于当前的智能监控设备中，例如更成熟的人脸识别和车牌识别。但是，与具有诸如面孔和数字之类的具有固定特征的图像相比，在识别零件缺陷时存在多个问题，例如，缺陷类型不固定，缺陷大小不固定，部件位置和形状不固定以及拍摄条件不固定。磁芯缺陷检测系统很好地克服了这个问题。
磁芯缺陷检测系统的特征在于：
1.摄像机图像采集与预处理模块：用于采集视频中的图像并将其转码，供模型操作调度模块进行后续操作；
2.基于inception_v3的预训练的ssd模型：用于检测和分类图像，输出候选框，分类结果和置信度分数；
3.磁芯缺陷检测系统综合筛选模块：根据基于inception_v3的预训练的ssd模型的测试结果，进一步判断产品是否合格；
4.模型操作调度模块：用于分配每个进程，以使用基于预训练的基于inception_v3的ssd模型进行计算。
5.磁芯缺陷检测系统相机图像获取和预处理模块通过前端相机将图片传回，并调用GPU操作以执行二值化和腐蚀扩展的预处理。
6基于inception_v3的预训练ssd模型采用基于inception_v3的ssd模型，并使用人工标记后大小为300x300的磁芯图像进行训练。
7.磁芯缺陷检测系统综合筛选模块通过手动标记获得的数据将被聚类和分类，以获得磁芯上可能存在的异物或缺陷的大小以及检测置信度的可能范围。根据范围的划分，结合识别置信度和得分，每个识别候选帧；对于缺陷分数大于阈值的铁芯，判定为不合格；对于缺陷分数小于阈值的铁芯，应重新检查；对于同一屏幕中具有多于或少于一个的内核，将涉及内核重新检查。
