根据本发明的一个方面，隐形眼镜缺陷检测厂家，在所述步骤s24中：

将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，提炼出所述roi区域大小的原图；

根据公式：c＝∑δδ(i，j)2pδ(i，隐形眼镜缺陷检测怎么用，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；

其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。

检测对象:钢表面缺陷

主要方法:基于Faster R-CNN的带钢表面缺陷检测网络，该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( MFN )

将多个分层特征组合成一个特征 ，江苏隐形眼镜缺陷检测，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，采用区域提议网络

( RPN )生成感兴趣区域( ROI ) .在缺陷检测数据集NEU-DET.上，提出的方法在采用ResNet-50的

backbone'下实现了82.3%的mAP。

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，隐形眼镜缺陷检测报价，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，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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