将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。

根据本发明的一个方面，所述步骤s3包括：

s31、通过旋转光源获得多张图片，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；

s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；

s33、对所述检测图片进行分割，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。

缺陷检测的价格因多个因素而异，包括所需的检测方法、设备、工作量、检测对象的复杂性等等。因此，很难给出具体的价格范围。不同的缺陷检测机构可能有不同的定价策略，隐形眼镜缺陷检测报价，而且价格可能因地区和市场竞争情况而有所差异。

一般而言，昆山隐形眼镜缺陷检测，缺陷检测的价格通常会根据以下几个因素进行计算：

检测方法和设备：不同的缺陷检测方法和设备具有不同的成本。例如，一些的非破坏性检测技术可能需要更昂贵的设备和人员，隐形眼镜缺陷检测哪里有，因此价格可能相对较高。

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 ，隐形眼镜缺陷检测厂商，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。

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