目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务，其期的是获

得目标的位置和类别信息。目前， 基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说， 基于深度学习的缺陷

检测网络从结构.上可以划分为:以Faster R-CNN为代表的两阶段(two stage)网络和以SSD或YOLO为代表的一

阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal)，然后在

进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。

随时技术的发展，隐形眼镜缺陷检测哪家好，也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法，隐形眼镜缺陷检测品牌，但此方法同样存在缺陷：

1、镜头镜片区域结构纹理复杂，隐形眼镜缺陷检测报价，单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构；

2、镜头的端面、凸台区域，存在大量的纹理干扰，现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷；

3、现有方法采用定焦采图的方式，获得的缺陷尺寸不准确，导致漏检率难以控制。

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，苏州隐形眼镜缺陷检测，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。





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