隐形眼镜缺陷检测厂商欢迎来电「宣雄」

隐形眼镜缺陷检测厂商欢迎来电「宣雄」[宣雄7ce8cd2]内容：

本发明的目的在于提供一种高精度、、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。

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, VGG, 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

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。

以上信息由专业从事隐形眼镜缺陷检测厂商的宣雄于2024/5/21 7:19:27发布

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