手机镜头是手机---模组的关键部件，为---手机镜头的成像，需要对其内外部进行各个角度、各种缺陷的检测。
对于手机镜头的缺陷检测，目前无法进行有效的检测。通常还是依赖于人工借助显微镜的方式进行检测，此检测方法存在以下缺点：
1、人工检测劳动强度大，效率低；
2、人工检测标准主要依靠感官判断，人员之间的标准差异大；
3、镜头的结构复杂，人工极容易出现漏检。
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，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，---头镜片缺陷检测，并可控制设备停机系统有自学习功能，双---头缺陷检测，且学习过程操作简单
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，---头视觉缺陷检测多少钱，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，---头缺陷检测， 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
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