由于CNN强大的特征提取能力，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，摄像头缺陷检测， GoogL eNet，手机摄像头缺陷检测，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

应用范围编辑 播报汽车机械零件涂布，手机按键点胶，手机电池封装，笔记本电池封装，线圈点胶，PCB板邦定封胶，IC封胶，喇叭外圈点胶，PDA封胶，LCD封胶，IC封装，IC粘接，机壳粘接，光学器件加工，机械密封等。适用流体编辑 播报硅胶、EMI导电胶、UV胶、AB胶、快干胶、环氧胶、密封胶、热胶、润滑脂、银胶、红胶、锡膏、散热膏、防焊膏、透明漆、螺丝固定剂等。

缺陷检测是一项重要的质量控制和措施，用于发现产品或材料中的潜在缺陷和问题。以下是缺陷检测的一些好处和重要性：

提高产品质量：缺陷检测可以帮助及早发现产品或材料中的缺陷，工业摄像头缺陷检测，确保生产出高质量的产品。通过检测和纠正缺陷，摄像头镜片缺陷检测，可以减少不合格品率，提高产品的可靠性和性能。

减少成本和浪费：通过及早发现和修复缺陷，可以减少产品的返工、报废和修复成本。缺陷检测有助于降低生产成本，提高生产效率，并减少资源的浪费。

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