随时技术的发展，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，但此方法同样存在缺陷：

1、镜头镜片区域结构纹理复杂，苏州字符检测，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，字符检测系统，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。

缺陷检测的好处包括以下几个方面：

提高产品质量：缺陷检测可以及早发现材料、产品或结构中的缺陷或疵点，确保产品质量达到标准要求，字符识别检测，避免缺陷对产品性能、安全性和可靠性造成影响。

预防事故和损失：通过及时发现和修复缺陷，可以减少事故和损失的发生。在关键领域如航空航天、汽车工业等，缺陷可能导致严重后果，在线字符检测，因此缺陷检测尤为重要。

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。

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