1.1缺陷的定义
当前对于缺陷有两种认知的方式，种是有监督的方法，也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框
或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时"缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的
方法，就是将正常无缺陷的样本进行学习，学习正常区域的特征，网络检测异常的区域。
缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割，如下图所示，苏州隐形眼镜缺陷检测，缺陷分类需要分类出
缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将
缺陷逐像素从背景中分割出来。
1.管状旋转出胶控制；普通、数字式时间控制器。2.点胶笔头设置微动点触开关，操作方便；不需空气压力 ，接电源即可工作 [2] 。阿基米德式滴胶泵1.工作原理：压缩空气送入胶瓶()，将胶压进进给管中，隐形眼镜缺陷检测价格，胶流经以固定时间、特定速度旋转的螺杆。螺杆的旋转在胶剂上形成剪切力，使胶剂沿螺纹流下，隐形眼镜缺陷检测供应商，螺杆的旋转在胶剂上不断加压，使其从滴胶针嘴流出。
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，隐形眼镜缺陷检测厂家，-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。
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