目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，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，ocr字符检测批发， 基于深度学习的目标检测方法层出不穷，检测中文字符，-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。
测量对象塑料薄膜产业（双拉膜、流延膜、吹膜、光学膜、薄膜涂布、塑料板材卫材薄膜等）；无纺布产业（无纺布涂料、纺粘无纺布、水刺无纺布等）；PCB产业（铜箔、Poly Preg、玻纤布、Cooper Laminate、PP纸等）；纸张产业（原纸、涂布纸、文化纸、工业纸、合成纸等）；金属产业（铝板、金属涂布、铜带、铜箔、不锈钢等）；玻璃产业（显示器玻璃、Glass Tubes、CCFl tubes、比例涂布、压花玻璃等）测量元素表面瑕疵，长度、宽度、高度、角度、面积、体积。
手机镜头是手机摄像模组的关键部件，苏州字符检测，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，字符缺陷检测，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。
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