由于CNN强大的特征提取能力，隐形眼镜缺陷检测哪里有，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， GoogL eNet，ResNet，

SENet， ShuteNet，隐形眼镜缺陷检测价格，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。

Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

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，隐形眼镜缺陷检测品牌，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。

以表面缺陷检测系统为例对该系统做简要说明：主要功能编辑 播报为了满足实际生产的需要，表面缺陷检测系统具有以下适用功能：自动完成工件与相机获取图像同步自动检测产品表面斑点、凹坑、铜点、划伤等缺陷可根据需要对缺陷类型学习并进行命名可根据需要选择需要检测的缺陷类型可根据需要自主设定缺陷大小对不良位置进行定位，隐形眼镜缺陷检测，可控制贴标设备会打印设备进行标识对不良品图像进行自动存储，可进行历史查询自动统计（良品、不良品、总数等）异常时提供声、光报警，并可控制设备停机系统有自学习功能，且学习过程操作简单





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