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，瑕疵检测系统，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，江苏瑕疵检测，-般来说，产品瑕疵检测， 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)，瑕疵检测设备，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。 本发明的目的在于提供一种、、检测的镜头缺陷检测方法。为实现上述目的，本发明提供一种镜头缺陷检测方法，包括：s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；骤s1包括：s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片，并进行匹配定位；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。 将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。根据本发明的一个方面，所述步骤s3包括：s31、通过旋转光源获得多张图片，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；s33、对所述检测图片进行分割，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。 瑕疵检测设备-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。“缺陷检测,摄像头缺陷检测”选择苏州宣雄智能科技有限公司，公司位于：江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室，多年来，宣雄坚持为客户提供好的服务，联系人：朱秀谨。欢迎广大新老客户来电，来函，亲临指导，洽谈业务。宣雄期待成为您的长期合作伙伴！ 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
