目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，江苏隐形眼镜缺陷检测，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)，隐形眼镜缺陷检测价格，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。
。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，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，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，隐形眼镜缺陷检测怎么用，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
可以离线进行检测，在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈，可以广泛应用于塑化工业、造纸及纤维工业、电子工业、金属工业等领域。表面瑕疵往往是企业根据自己的需求，向测量仪器供应商定制非标项目，所以设备的检测与否与设备的供应商技术水平和设计经验有着很大的联系。下面通过“表面瑕疵检测系统”介绍下瑕疵检测的对象和应用行业。
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