隐形眼镜缺陷检测-宣雄智能科技-隐形眼镜缺陷检测厂商





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 ,可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征,隐形眼镜缺陷检测厂商,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。








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,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,隐形眼镜缺陷检测哪家好,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,隐形眼镜缺陷检测,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。








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生产线正常生产时,高亮的LED线性聚光冷光源采用透射的原理照射在产品表面.








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