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，昆山字符检测，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。

应用案例编辑 播报缺陷检测系统应用的有金属表面、玻璃表面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。

光学字符验证，简称OCV，是一种用于检查光学字符识别（OCR）字符串的打印或标记质量并确认其易辨识性的机器视觉软件工具 。该技术除了可以检查所呈现的字符串内容是否正确，还可以检查字符串的质量、对比度和清晰度，并对品质不合格的样品进行标记或剔除。中文名字符检测别    名OCR常用名OCV检测常见的字符数字、英文字母、符号。

并且，每经过一个步骤，需要判定产品是否为合格产品，在线字符检测，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，字符检测工具，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。

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