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，隐形眼镜缺陷检测， 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。
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，隐形眼镜缺陷检测怎么样，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，隐形眼镜缺陷检测报价，发送各种运动指令，隐形眼镜缺陷检测供应，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。
本发明对于镜头内部结构的检测方法，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。
本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算深度学习模型，现在仅需要导入一张图片进行深度学习运算极大的降低了gpu运算的消耗，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，极大的提升了效率。
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