




本发明的目的在于提供一种---、、检测的镜头缺陷检测方法。
为实现上述目的,昆山字符检测,本发明提供一种镜头缺陷检测方法,包括:
s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测;
骤s1包括:
s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片,并进行匹配定位;
s2、对镜头内部结构进行缺陷检测;
s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。
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,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,字符检测工具,包括alexnet, vgg, 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

缺陷检测的好处包括以下几个方面:
提高产品:缺陷检测可以及早发现材料、产品或结构中的缺陷或疵点,---产品达到标准要求,避免缺陷对产品性能、安全性和---性造成影响。
预防事故和损失:通过及时发现和修复缺陷,可以减少事故和损失的发生。在关键领域如航空航天、汽车工业等,缺陷可能导致---后果,因此缺陷检测尤为重要。

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