本发明对于镜头上下表面的检测，通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域，并将多张图片的有效检测区域进行融合，进行一次缺陷检测，有效提升了检测结果的准确性。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式，种是有监督的方法，隐形眼镜缺陷检测怎么用，也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时"缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的
方法，就是将正常无缺陷的样本进行学习，隐形眼镜缺陷检测哪里好，学习正常区域的特征，网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割，如下图所示，江苏隐形眼镜缺陷检测，缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。
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，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
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