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由于cnn---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，---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，包括alexnet，---缺陷检测品牌， vgg， googl enet，resnet，

senet，---缺陷检测， 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

以表面缺陷检测系统为例对该系统做简要说明：主要功能编辑 ---为了满足实际生产的需要，表面缺陷检测系统具有以下适用功能：自动完成工件与相机获取图像同步自动检测产品表面斑点、凹坑、铜点、划伤等缺陷可根据需要对缺陷类型学习并进行命名可根据需要选择需要检测的缺陷类型可根据需要自主设定缺陷大小对---位置进行定位，可控制贴标设备会打印设备进行标识对---品图像进行自动存储，---缺陷检测厂家，可进行历史查询自动统计（良品、---品、总数等）异常时提供声、光报警，并可控制设备停机系统有自学习功能，且学习过程操作简单

本发明对于镜头内部结构的检测方法，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。

本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算---学习模型，现在仅需要导入一张图片进行---学习运算---的降低了gpu运算的消耗，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，---的提升了效率。

---缺陷检测供应商----缺陷检测-苏州宣雄智能科技由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司为客户提供“缺陷检测,---头缺陷检测”等业务，公司拥有“宣雄”等品牌，---于检测仪等行业。，在江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室的名声---。欢迎来电垂询，联系人：朱秀谨。
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