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，---缺陷检测怎么用，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， googl enet，resnet，
senet， shutenet，江苏苏州---缺陷检测，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
根据本发明的一个方面，---缺陷检测供应，若计算的存在缺陷的多张图片的对比度之间的差值小于设定阈值，---缺陷检测供应商，则计算每张图片缺陷区域的平均灰度，筛选具有平均灰度值的缺陷作为表现清晰的缺陷。
根据本发明的一个方面，若所检测的镜片检测区域为非球面镜片检测区域时，所述步骤s22包括：
将每组图片的非球面镜片检测区域分别采用模板匹配进行粗定位和圆拟合方式进行精定位；
将非球面镜片检测区域分割为多个圆环区域，对不同的圆环区域给予相对应的参数，利用全局阀值分割法、自动阀值分割法、动态阀值分割法或局部背景均值分割法对所述非球面镜片检测区域的缺陷进行分割；
随着手持电子产品的轻便化，对电子产业中的点胶技术的要求也越来越高，在一系列的产业应用中，如大功率led点胶（即smd点胶机），或uv点胶/涂布柔性电路板点胶技术也进一步升级。高粘度流体微量喷射技术的出现，就是一个明显的例子。高粘度流体微量喷射技术原理，和气压泵的运动过程类似。该喷射技术在电子器件的紫外固化粘结剂（uv点胶/喷射）上的应用非常成功。
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