本发明对于镜头内部结构的检测方法，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，字符检测工具，针对端面与凸台检测的耗时，ocr字符检测，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，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，极大的提升了效率。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，ocr字符检测批发，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
如图1所示，本发明的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；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。根据本发明的构思，字符检测，本发明的检测方法在实际操作中，检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。
通常芯片下填充料粘结剂的压力小于0.1mPa，像液晶之类的低黏度材料压力在0.01mPa左右。机械喷射器通过运动在流体中产生压力，将其喷射出去。喷射的液滴由喷嘴尺寸、压球尺寸和斜面形状决定。该技术的优点在于，在喷嘴位置可以获得很高的局部压力，这样可以喷射那些黏度很高的流体。缺点则是使用的喷嘴尺寸要远大于压电或热喷墨技术。然而，在喷射粘结剂或点胶其他一些电子封装常用的材料时，如芯片下填充料、环氧树脂、助焊剂、表面组装粘结剂。
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