检测对象:钢表面缺陷
主要方法:基于Faster R-CNN的带钢表面缺陷检测网络，该网络的改进在于提出的多级特征融合网络( MFN )
将多个分层特征组合成一个特征 ，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，采用区域提议网络
( RPN )生成感兴趣区域( ROI ) .在缺陷检测数据集NEU-DET.上，隐形眼镜缺陷检测厂家，提出的方法在采用ResNet-50的
backbone"下实现了82.3%的mAP。
。然而，在喷射粘结剂或点胶其他一些电子封装常用的材料时，隐形眼镜缺陷检测，如芯片下填充料、环氧树脂、助焊剂、表面组装粘结剂以及液晶，隐形眼镜缺陷检测怎么样，机械点胶喷射器得到了很好的应用。本技术虽然都没有用到点胶针头及点胶针筒子，但几乎电子组装领域涉及到的每一种流体材料都可以通过此项技术进行自动点胶 [2] 。适用流体硅胶、防焊膏、透明漆等学 科机械工程领 域工程技术
结合图1和图6所示，隐形眼镜缺陷检测怎么用，本发明的步骤s2包括：s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中；s23、在缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验，自给自足。
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