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；
s12、对所述凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐；
s13、根据自定义的核提取所述端面图片的高频分量；
s14、利用加权平均值算法叠加所述端面图片和所述凸台图片获得融合图片；
s15、依照所述融合图片进行缺陷检测。
我们是一群由杭州电子科技大学赵巨峰带领的台湾研发及业务团队
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，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，---缺陷检测价格， googl enet，resnet，
senet，江苏---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
应用范围编辑 ---汽车机械零件涂布，手机按键点胶，手机电池封装，笔记本电池封装，线圈点胶，pcb板邦定封胶，---缺陷检测品牌，ic封胶，喇叭外圈点胶，pda封胶，lcd封胶，ic封装，ic粘接，机壳粘接，光学器件加工，机械密封等。适用流体编辑 ---硅胶、emi导电胶、uv胶、ab胶、快干胶、环氧胶、密封胶、热胶、润滑脂、银胶、红胶、锡膏、散热膏、防焊膏、透明漆、螺丝固定剂等。
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