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， 基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说，字符检测系统， 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。
并且，每经过一个步骤，字符检测工具，需要判定产品是否为合格产品，再进行下一步检测。例如，可以先对镜头的端面、凸台进行缺陷检测，若检索结果判定产品为合格产品，则进行产品下料，重选换下一个产品进行检测。若检测产品为合格产品，则进行下一步骤例如s3进行检测。
本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，字符检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。
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，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，发送各种运动指令，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，ocr字符检测，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。
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