由于CNN强大的特征提取能力，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，包括AlexNet，VGG，GoogLeNet，字符检测系统，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。Deeplearning-basedcrackdamagedetectionusingconvolutionalneuralnetworks一、成本低。机器视觉检测系统大大降低了厂的成本。二、准确率高。通过机器视觉检测设备，可以每周7天，字符检测，每天24小时不间断地生产高质量的产品，避免出现产品召回，ocr字符检测，产品责任索赔和图像损坏等。.三、安全性高。安全生产，产品可靠，机器视觉保证了生产过程中以及终产品的安全性。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司本发明的目的在于提供一种高精度、、检测的镜头缺陷检测方法。为实现上述目的，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。检测中文字符-字符检测-宣雄智能科技(查看)由苏州宣雄智能科技有限公司提供。检测中文字符-字符检测-宣雄智能科技(查看)是苏州宣雄智能科技有限公司今年新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：朱秀谨。)