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主营：缺陷检测,摄像头缺陷检测
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本发明的目的在于提供一种高精度、、检测的镜头缺陷检测方法。
为实现上述目的，本发明提供一种镜头缺陷检测方法，隐形眼镜缺陷检测好不好，包括：
s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；
骤s1包括：
s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片，并进行匹配定位；
s2、对镜头内部结构进行缺陷检测；
s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。
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，隐形眼镜缺陷检测供应商，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，隐形眼镜缺陷检测哪里好，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，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
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第2年
