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 ，隐形眼镜缺陷检测好不好，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，提出的方法在采用ResNet-50的
backbone"下实现了82.3%的mAP。
根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，隐形眼镜缺陷检测厂家，首先获得9张不同角度的图片，对第0幅图片进行镜片区域定位，然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽，苏州隐形眼镜缺陷检测，分别获得每一张图片的检测区域，即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域，然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片，进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割，对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷，判断产品是否合格。
检测系统主要功能编辑 播报字符检测系统的主要功能有：检测字符的有无、完整性及正确与否检测字符表面污渍判定被检物体位置及方向自动对检测物体定位（旋转及位置校正）自动校正字符整体偏移可实现在线动态检测，隐形眼镜缺陷检测多少钱，被检物体无需停留检测精度可调在线检测速度≥300个/分钟系统检测到质量问题时，提供警示、剔除或其它控制信号系统有自学习功能，且学习过程操作简单系统具备局域网间通讯功能
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