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。
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, 基于深度学习的目标检测方法层出不穷,-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。
以上信息由专业从事隐形眼镜缺陷检测批发的宣雄于2024/6/15 12:57:28发布
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