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，隐形眼镜缺陷检测厂家，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，苏州隐形眼镜缺陷检测，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，

SENet， ShuteNet，隐形眼镜缺陷检测批发，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

表面瑕疵检测是精密零部件质量检测环节极其重要的步骤，检测过程中涉及平面度、是否存在瑕疵、边框整齐度、工件表面亮度等方面。具体测量对象随着精密制造业的发展也在不断的完善和丰富中。表面瑕疵检测设备凝聚了机器视觉领域的多项技术成果，并融入了多项创新的检测理念，既可以和现有生产线无缝对接检测。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司

其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，k1代表image1的权重系数，隐形眼镜缺陷检测怎么用，k2代表image2的权重系数，a表示拉伸系数，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，image2表示端面图片。

根据本发明的一个方面，所述步骤s2包括：

s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；

s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中；

s23、在所述缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；

s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷，按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。

隐形眼镜缺陷检测厂家-苏州隐形眼镜缺陷检测-苏州宣雄智能由苏州宣雄智能科技有限公司提供。隐形眼镜缺陷检测厂家-苏州隐形眼镜缺陷检测-苏州宣雄智能是苏州宣雄智能科技有限公司今年新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：朱秀谨。