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，隐形眼镜缺陷检测供应， GoogL eNet，ResNet，
SENet， ShuteNet，隐形眼镜缺陷检测报价，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
同时，还可以使用红外热像技术进行建筑节能检测、智能家居检测等。在环保领域，缺陷检测可以用于汽车尾气检测、工业废气检测等。
总之，缺陷检测在生产制造和质量检测中起着至关重要的作用，江苏隐形眼镜缺陷检测，可以提高产品质量和生产效率，减少废品率和安全事故的发生。
随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广 泛，对纸张表面的质量要求变的越来越严格，由于受造纸环境及生产工艺的影
响，纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵，严重影响产品质量。再加上传统人工肉眼无法满足高质量的检测标准，越
来越多的企业开始采用赛默斐视SIMV纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。
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