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主营：缺陷检测,摄像头缺陷检测
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由于CNN强大的特征提取能力，采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说，现
有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构，包括AlexNet， VGG，摄像头缺陷检测， GoogL eNet，手机摄像头缺陷检测，ResNet，
SENet， ShuteNet，MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。
Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks
缺陷检测是一项重要的质量控制和措施，用于发现产品或材料中的潜在缺陷和问题。以下是缺陷检测的一些好处和重要性：
提高产品质量：缺陷检测可以帮助及早发现产品或材料中的缺陷，工业摄像头缺陷检测，确保生产出高质量的产品。通过检测和纠正缺陷，摄像头镜片缺陷检测，可以减少不合格品率，提高产品的可靠性和性能。
减少成本和浪费：通过及早发现和修复缺陷，可以减少产品的返工、报废和修复成本。缺陷检测有助于降低生产成本，提高生产效率，并减少资源的浪费。
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第2年
