1.1缺陷的定义当前对于缺陷有两种认知的方式，种是有监督的方法，也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的方法，就是将正常无缺陷的样本进行学习，学习正常区域的特征，网络检测异常的区域。缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割，如下图所示，缺陷分类需要分类出缺陷的类别(色、空洞、经线);缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置;缺陷分割将缺陷逐像素从背景中分割出来。字符辨识系统字符辨识的功能可挑选出不同文字字体。且在错误辨识时能达到警示效果，隐形眼镜缺陷检测哪里有，在文字印刷模糊、印刷错误、文字漏印、颜色错误以及文字倾斜都可以做辨识。瑕疵检测及辨认功能条件件下，提供完善的客制化功能，隐形眼镜缺陷检测厂商，且具有抗外界干扰光源下测量。LED检测、液晶萤幕亮暗点检测、玻璃、气泡瑕疵检测等，隐形眼镜缺陷检测厂家，在各项检测下下智泰都有成功案例。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，基于深度学习的目标检测方法层出不穷，隐形眼镜缺陷检测，-般来说，基于深度学习的缺陷检测网络从结构.上可以划分为:以FasterR-CNN为代表的两阶段(twostage)网络和以SSD或YOLO为代表的一阶段(onestage)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。隐形眼镜缺陷检测厂家-隐形眼镜缺陷检测-苏州宣雄智能科技由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司在检测仪这一领域倾注了诸多的热忱和热情，宣雄一直以客户为中心、为客户创造价值的理念、以品质、服务来赢得市场，衷心希望能与社会各界合作，共创成功，共创辉煌。相关业务欢迎垂询，联系人：朱秀谨。)