具体来说，根据本发明的一种实施方式，首先在步骤s21中，隐形眼镜缺陷检测供应，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，苏州隐形眼镜缺陷检测，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。
字符辨识系统字符辨识的功能可挑选出不同文字字体。且在错误辨识时能达到警示效果，隐形眼镜缺陷检测哪里有，在文字印刷模糊、印刷错误、文字漏印、颜色错误以及文字倾斜都可以做辨识。瑕疵检测及辨认功能条件件下，隐形眼镜缺陷检测怎么用，提供完善的客制化功能，且具有抗外界干扰光源下测量。LED检测、液晶萤幕亮暗点检测、玻璃、气泡瑕疵检测等，在各项检测下下智泰都有成功案例。
检测对象:布匹缺陷
主要方法:作者使用一个多层的CNN网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类，分类结束之后，对于
每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样，采样大小为
128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使
用的CNN网络，两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日
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