本发明对于镜头内部结构的检测方法，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。
本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算深度学习模型，现在仅需要导入一张图片进行深度学习运算极大的降低了gpu运算的消耗，计算耗时由原1600ms，江苏隐形眼镜缺陷检测，下降至900ms左右，极大的提升了效率。
目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，隐形眼镜缺陷检测哪里有，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， 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。
缺陷检测的好处包括以下几个方面：
提高产品质量：缺陷检测可以及早发现材料、产品或结构中的缺陷或疵点，确保产品质量达到标准要求，避免缺陷对产品性能、安全性和可靠性造成影响。
预防事故和损失：通过及时发现和修复缺陷，隐形眼镜缺陷检测好不好，可以减少事故和损失的发生。在关键领域如航空航天、汽车工业等，缺陷可能导致严重后果，因此缺陷检测尤为重要。
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