本发明对于镜头上下表面的检测，通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域，并将多张图片的有效检测区域进行融合，进行一次缺陷检测，昆山隐形眼镜缺陷检测，有效提升了检测结果的准确性。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
缺陷检测的好处包括以下几个方面：
提高产品质量：缺陷检测可以及早发现材料、产品或结构中的缺陷或疵点，确保产品质量达到标准要求，避免缺陷对产品性能、安全性和可靠性造成影响。
预防事故和损失：通过及时发现和修复缺陷，可以减少事故和损失的发生。在关键领域如航空航天、汽车工业等，隐形眼镜缺陷检测厂商，缺陷可能导致严重后果，因此缺陷检测尤为重要。
由于CNN强大的特征提取能力，隐形眼镜缺陷检测供应，采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说，现
有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，
SENet， ShuteNet，MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。
Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks
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