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，字符缺陷检测，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，字符检测工具，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。 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，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，包括AlexNet，昆山字符检测， VGG，ocr字符检测批发， GoogL eNet，ResNet，SENet， 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。 昆山字符检测-苏州宣雄-ocr字符检测批发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从事“缺陷检测,摄像头缺陷检测”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供更好的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：朱秀谨。 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
