应用范围编辑 播报汽车机械零件涂布，隐形眼镜缺陷检测，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，隐形眼镜缺陷检测报价，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。

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， GoogL eNet，隐形眼镜缺陷检测供应，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

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。

如图1所示，本发明的镜头缺陷检测方法包括s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；s2、对镜头内部结构进行缺陷检测；s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。根据本发明的构思，本发明的检测方法在实际操作中，检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。

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