1.工作原理：压缩空气送入胶瓶()，将胶压进和活塞室相连的进给管中，在此加热，温度受控制，以达到的---的粘性。使用一个球座结构，胶剂填充由于球从座中缩回留下的空缺。当球回来时，字符检测，由于加速产生的力量断开胶剂流，使其从滴胶针嘴喷射出，滴到板上形成胶点。2.特点：1.消除了传统方法产生的胶点拉尾。2.没有滴胶针的磨损和和其它零件 干涉的问题。3.无针嘴损坏。4.无由于基板弯曲和被针嘴损害的报废 [3] 。
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，在线字符检测，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，字符检测工具，计算耗时由原1600ms，字符检测系统，下降至900ms左右，---的提升了效率。
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，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， 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)，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。
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