并且，每经过一个步骤，需要判定产品是否为合格产品，再进行下一步检测。例如，可以先对镜头的端面、凸台进行缺陷检测，若检索结果判定产品为合格产品，则进行产品下料，重选换下一个产品进行检测。若检测产品为合格产品，则进行下一步骤例如s3进行检测。
本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。
具体来说，根据本发明的一种实施方式，首先在步骤s21中，利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片，将50张图片按照顺序每5张分为一组，共分为10组。然后对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来，筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值，保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。
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，-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。
以上信息由专业从事缺陷检测系统的宣雄于2024/7/6 7:49:53发布
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