





结合图1和图6所示,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,隐形眼镜缺陷检测价格,自给自足。
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,提出的方法在采用ResNet-50的
backbone"下实现了82.3%的mAP。

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