由于CNN强大的特征提取能力，隐形眼镜缺陷检测怎么用，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，昆山隐形眼镜缺陷检测，ResNet，

SENet， ShuteNet，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

随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广 泛，对纸张表面的质量要求变的越来越严格，由于受造纸环境及生产工艺的影

响，纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵，隐形眼镜缺陷检测供应，严重影响产品质量。再加上传统人工肉眼无法满足高质量的检测标准，越

来越多的企业开始采用赛默斐视SIMV纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。

缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。中文名缺陷检测外文名detection检测项目产品缺陷，隐形眼镜缺陷检测品牌，产品尺寸，产品形状

当前，国内外很多软件企业开发了不少该类检测软件，该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测，并对有缺陷部位进行标识，还可以根据需要自动分拣、剔除。

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