本发明对于镜头内部结构的检测方法，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算深度学习模型，现在仅需要导入一张图片进行深度学习运算极大的降低了gpu运算的消耗，计算耗时由原1600ms，隐形眼镜缺陷检测哪里好，下降至900ms左右，极大的提升了效率。检测对象:布匹缺陷主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，隐形眼镜缺陷检测品牌，分类结束之后，对于每一类样本进行缺陷检测。具体做法是:1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，采样大小为128*128;2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二-分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使用的CNN网络，两次分类的区别在于:1.全连接层的输入分别为6和2;2输入的图像尺日结合图1和图6所示，本发明的步骤s2包括：s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别，苏州隐形眼镜缺陷检测，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中；s23、在缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验，自给自足。苏州隐形眼镜缺陷检测-苏州宣雄-隐形眼镜缺陷检测哪里好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是从事“缺陷检测,摄像头缺陷检测”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供更好的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：朱秀谨。)