1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式，种是有监督的方法，也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时"缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的
方法，就是将正常无缺陷的样本进行学习，隐形眼镜缺陷检测批发，学习正常区域的特征，隐形眼镜缺陷检测供应商，网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割，如下图所示，缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。
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 ，隐形眼镜缺陷检测，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，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。
人们为了与点胶机器人简单方便地交流，隐形眼镜缺陷检测价格，把想法传达给机器人，使机器人按照人的意志和点胶工艺的要求来运动，就发明了一种示教编程器系统。这种示教编程器可以很简易地控制点胶机器人，发送各种运动指令，执行各种图形的点胶 [1] 。发展简史自动点胶机的产生要追溯到六十年代时期，在胶瓶挤胶、手工点胶甚至牙签点胶落后的情况下，使众多需要点胶的行业产生了巨大的不良品，造成一批批不可弥补的订单损失。
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