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，隐形眼镜缺陷检测报价，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。

可持续发展。通过优化使用能源和资源以及更有效的回收利用可以改善环境。稳定和优化的流程，早期认识到生产过程中的趋势和不规则性，江苏隐形眼镜缺陷检测，机器视觉检测为实现未来的智能工厂铺平了道路。生产灵活，现代机器视觉检测系统的灵活性，无需复杂的编程，操作简单，易于设置。

提高生产力和竞争力。现代生产是自动化的，只有使用机器视觉检测设备，公司才能持续保护竞争力，防止关键技术的迁移，隐形眼镜缺陷检测厂家，创造合格的工作岗位并占领新的市场。符合人体I程学的工作场所，单调和枯燥的任务由机器来操作， 机器视觉系统确保的人机交互，从而确保更和安全的工作场所。

目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，隐形眼镜缺陷检测厂商，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。

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