本发明对于镜头内部结构的检测方法，隐形眼镜缺陷检测怎么样，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。
本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算深度学习模型，现在仅需要导入一张图片进行深度学习运算极大的降低了gpu运算的消耗，隐形眼镜缺陷检测，计算耗时由原1600ms，隐形眼镜缺陷检测哪里好，下降至900ms左右，极大的提升了效率。
根据本发明的一个方面，在所述步骤s33中，对所述检测图片进行分割的方法包括全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法。
本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，隐形眼镜缺陷检测哪家好，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。
(对于纸张较厚、表面缺陷检测角度 要求较高的的纸张产品采用反射的检测原理)，架设在生产线 上的线阵相机进行实时同步扫描，同时系统将相机采集到的纸病图像通过SIMV图像处理单元进行瑕疵分割处理。由于瑕疵图像的灰阶与正常产品的灰阶存在明显差异，从而使系统能够发现瑕疵，同时对瑕疵进行有效的判定、分类。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司
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