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，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，本发明的检测方法在实际操作中，苏州摄像头缺陷检测，检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。
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 ，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，工业摄像头缺陷检测，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。
结合图1和图6所示，双摄像头缺陷检测，本发明的步骤s2包括：s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；s22、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；s23、在缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验，自给自足。
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