本发明对于镜头内部结构的检测方法，隐形眼镜缺陷检测品牌，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，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，极大的提升了效率。
1.工作原理：压缩空气送入胶瓶()，隐形眼镜缺陷检测，将胶压进和活塞室相连的进给管中，隐形眼镜缺陷检测厂家，在此加热，温度受控制，以达到的始终如一的粘性。使用一个球座结构，胶剂填充由于球从座中缩回留下的空缺。当球回来时，由于加速产生的力量断开胶剂流，使其从滴胶针嘴喷射出，滴到板上形成胶点。2.特点：1.消除了传统方法产生的胶点拉尾。2.没有滴胶针的磨损和和其它零件 干涉的问题。3.无针嘴损坏。4.无由于基板弯曲和被针嘴损害的报废 [3] 。
因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差，现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测，导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题，具体来说，根据本发明的一种实施方式，本发明的端面和凸台检测方法需要对端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x，y)值时得到两组值(x1，y1，隐形眼镜缺陷检测厂商，phi1；x2，y2，phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度：
之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐，
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