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，隐形眼镜缺陷检测厂商， GoogL eNet，苏州隐形眼镜缺陷检测，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
制造商/供应商：在某些情况下，产品的制造商或供应商也可以提供缺陷检测服务。这些制造商或供应商通常具有自己的质量控制体系和检测设备，可以对其生产的产品进行缺陷检测，以确保产品质量符合标准和要求。
第三方机构：还有一些独立的第三方机构提供缺陷检测服务，它们与制造商和供应商无利益关系，能够提供客观和独立的检测结果。这些机构通常具有丰富的经验和的技术团队，可以针对特定的产品或行业进行的缺陷检测。
在选择缺陷检测服务时，需要根据具体的需求和产品特性选择合适的检测场所。重要的是选择可靠和有经验的机构，以确保缺陷检测的准确性和可靠性。
人们为了与点胶机器人简单方便地交流，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，隐形眼镜缺陷检测好不好，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，隐形眼镜缺陷检测供应商，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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