检测对象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类,隐形眼镜缺陷检测品牌,分类结束之后,苏州隐形眼镜缺陷检测,对于
每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样,采样大小为
128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使
用的CNN网络,两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述,实施方式不能在此一一赘述,但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
如图1所示,本发明的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;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。根据本发明的构思,本发明的检测方法在实际操作中,检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。
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, GoogL eNet,ResNet,隐形眼镜缺陷检测批发,
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
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