手机镜头是手机摄像模组的关键部件，为保证手机镜头的成像质量，隐形眼镜缺陷检测，需要对其内外部进行各个角度、各种缺陷的检测。
对于手机镜头的缺陷检测，目前无法进行有效的检测。通常还是依赖于人工借助显微镜的方式进行检测，隐形眼镜缺陷检测品牌，此检测方法存在以下缺点：
1、人工检测劳动强度大，效率低；
2、人工检测标准主要依靠感官判断，隐形眼镜缺陷检测哪里好，人员之间的标准差异大；
3、镜头的结构复杂，人工极容易出现漏检。
将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。
根据本发明的一个方面，所述步骤s3包括：
s31、通过旋转光源获得多张图片，隐形眼镜缺陷检测供应商，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；
s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；
s33、对所述检测图片进行分割，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。
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，分类结束之后，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
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