在针对本发明的实施方式进行描述时，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”所表达的方位或位置关系是基于相关附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。
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，隐形眼镜缺陷检测供应商，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，隐形眼镜缺陷检测哪里有，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，隐形眼镜缺陷检测厂商，ResNet，
SENet，昆山隐形眼镜缺陷检测， 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
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，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，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，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。
苏州宣雄智能-隐形眼镜缺陷检测供应商-昆山隐形眼镜缺陷检测由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司是一家从事“缺陷检测,摄像头缺陷检测”的公司。自成立以来，我们坚持以“诚信为本，稳健经营”的方针，勇于参与市场的良性竞争，使“宣雄”品牌拥有良好口碑。我们坚持“服务至上，用户至上”的原则，使宣雄在检测仪中赢得了客户的信任，树立了良好的企业形象。 特别说明：本信息的图片和资料仅供参考，欢迎联系我们索取准确的资料，谢谢！