根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，首先获得9张不同角度的图片，对第0幅图片进行镜片区域定位，然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽，分别获得每一张图片的检测区域，即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域，然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片，非标产品瑕疵检测，进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割，瑕疵检测系统，对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷，江苏瑕疵检测，判断产品是否合格。 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。下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。如图1所示，本发明的镜头缺陷检测方法包括s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；s2、对镜头内部结构进行缺陷检测；s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。根据本发明的构思，本发明的检测方法在实际操作中，检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。 工业瑕疵检测-宣雄(在线咨询)-江苏瑕疵检测由苏州宣雄智能科技有限公司提供。行路致远，砥砺前行。苏州宣雄智能科技有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为检测仪具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功! 产品：宣雄供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
