根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，首先获得9张不同角度的图片，对第0幅图片进行镜片区域定位，然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽，分别获得每一张图片的检测区域，---缺陷检测厂商，即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域，然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片，进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割，对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷，---缺陷检测价格，判断产品是否合格。
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，江苏苏州---缺陷检测， 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。
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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