本发明的目的在于提供一种---、、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，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---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，在线字符检测，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，ocr字符检测批发， vgg，苏州字符检测， 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
随着手持电子产品的轻便化，字符识别检测，对电子产业中的点胶技术的要求也越来越高，在一系列的产业应用中，如大功率led点胶（即smd点胶机），或uv点胶/涂布柔性电路板点胶技术也进一步升级。高粘度流体微量喷射技术的出现，就是一个明显的例子。高粘度流体微量喷射技术原理，和气压泵的运动过程类似。该喷射技术在电子器件的紫外固化粘结剂（uv点胶/喷射）上的应用非常成功。
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