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随时技术的发展,也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法,但此方法同样存在缺陷:
1、镜头镜片区域结构纹理复杂,单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构;
2、镜头的端面、凸台区域,昆山隐形眼镜缺陷检测,存在大量的纹理干扰,隐形眼镜缺陷检测报价,现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷;
3、现有方法采用定焦采图的方式,获得的缺陷尺寸不准确,导致漏检率难以控制。
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 ,隐形眼镜缺陷检测供应商,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,隐形眼镜缺陷检测厂家,提出的方法在采用ResNet-50的
backbone'下实现了82.3%的mAP。
具体来说,根据本发明的一种实施方式,首先在步骤s21中,利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片,将50张图片按照顺序每5张分为一组,共分为10组。然后对每一组图片进行缺陷分割和识别,将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来,筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值,保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。
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