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，字符缺陷检测， VGG， GoogL eNet，字符检测系统，ResNet，昆山字符检测，
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
在选择缺陷检测服务时，以下几个方面可以帮助您找到一个好的检测机构：
资质和认证：优先选择具有相关资质和认证的机构，例如ISO9001质量管理体系认证、ISO17025测试实验室认可等。这些认证表明该机构符合并具备一定的能力和可靠性。
技术设备和方法：确保机构拥有的技术设备和检测方法，以便进行和准确的缺陷检测。例如，字符识别检测，X射线检测、超声波检测、磁
本发明的目的在于提供一种高精度、、检测的镜头缺陷检测方法。
为实现上述目的，本发明提供一种镜头缺陷检测方法，包括：
s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；
骤s1包括：
s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片，并进行匹配定位；
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。
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