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本发明对于镜头上下表面的检测，通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域，并将多张图片的有效检测区域进行融合，进行一次缺陷检测，有效提升了检测结果的准确性。

以上所述仅为本发明的一个方案而已，并不用于---本发明，对于本领域的---来说，---缺陷检测好不好，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

检测对象:钢表面缺陷

主要方法:基于faster r-cnn的带钢表面缺陷检测网络，该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( mfn )

将多个分层特征组合成一个特征，江苏苏州---缺陷检测，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，---缺陷检测怎么样，采用区域---网络

( rpn )生成感兴趣区域( roi ) .在缺陷检测数据集neu-det.上，提出的方法在采用resnet-50的

backbone下实现了82.3%的map。

检测对象:布匹缺陷

主要方法:作者使用一个多层的cnn网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，分类结束之后，对于

每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，采样大小为

128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使

用的cnn网络，两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日

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