目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务，---缺陷检测，其期的是获
得目标的位置和类别信息。目前， 基于---学习的目标检测方法层出不穷，-般来说，---缺陷检测批发， 基于---学习的缺陷
检测网络从结构.上可以划分为:以faster r-cnn为代表的两阶段(two stage)网络和以ssd或yolo为代表的一
阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal)，---缺陷检测厂商，然后在
进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。
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
缺陷检测的好处包括以下几个方面：
提高产品：缺陷检测可以及早发现材料、产品或结构中的缺陷或疵点，---产品达到标准要求，---缺陷检测价格，避免缺陷对产品性能、安全性和---性造成影响。
预防事故和损失：通过及时发现和修复缺陷，可以减少事故和损失的发生。在关键领域如航空航天、汽车工业等，缺陷可能导致---后果，因此缺陷检测尤为重要。
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