




本发明对于镜头内部结构的检测方法,提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷,导致算法误检。且对点子等检测精度,由原来相差±10um,提高到了±5um以内。
本发明对于镜头端面和凸台的检测方法,针对端面与凸台检测的耗时,---缺陷检测,由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算---学习模型,现在仅需要导入一张图片进行---学习运算---的降低了gpu运算的消耗,计算耗时由原1600ms,下降至900ms左右,---的提升了效率。
1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式,种是有---的方法,也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无---的
方法,就是将正常无缺陷的样本进行学习,学习正常区域的特征,网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割,---缺陷检测好不好,如下图所示,缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。

因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差,现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测,导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题,具体来说,根据本发明的一种实施方式,本发明的端面和凸台检测方法需要对端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,y)值时得到两组值(x1,y1,---缺陷检测厂商,phi1;x2,y2,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:
之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐,
---缺陷检测-宣雄智能科技----缺陷检测好不好由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司是从事“缺陷检测,---头缺陷检测”的企业,公司秉承“诚信经营,用心服务”的理念,为您提供---的产品和服务。欢迎来电咨询!联系人:朱秀谨。
联系我们时请一定说明是在100招商网上看到的此信息,谢谢!
本文链接:https://tztz349477.zhaoshang100.com/zhaoshang/283236159.html
关键词: