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，字符缺陷检测，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，字符检测系统，包括AlexNet， VGG，检测中文字符， GoogL eNet，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
表面瑕疵检测是精密零部件质量检测环节极其重要的步骤，苏州字符检测，检测过程中涉及平面度、是否存在瑕疵、边框整齐度、工件表面亮度等方面。具体测量对象随着精密制造业的发展也在不断的完善和丰富中。表面瑕疵检测设备凝聚了机器视觉领域的多项技术成果，并融入了多项创新的检测理念，既可以和现有生产线无缝对接检测。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司
本发明的目的在于提供一种高精度、、检测的镜头缺陷检测方法。
为实现上述目的，本发明提供一种镜头缺陷检测方法，包括：
s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；
骤s1包括：
s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片，并进行匹配定位；
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。
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