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，字符识别检测，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
并且，每经过一个步骤，需要判定产品是否为合格产品，再进行下一步检测。例如，字符检测工具，可以先对镜头的端面、凸台进行缺陷检测，若检索结果判定产品为合格产品，则进行产品下料，重选换下一个产品进行检测。若检测产品为合格产品，江苏字符检测，则进行下一步骤例如s3进行检测。
本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。
人们为了与点胶机器人简单方便地交流，字符检测系统，把想法传达给机器人，使机器人按照人的意志和点胶工艺的要求来运动，就发明了一种示教编程器系统。这种示教编程器可以很简易地控制点胶机器人，发送各种运动指令，执行各种图形的点胶 [1] 。发展简史自动点胶机的产生要追溯到六十年代时期，在胶瓶挤胶、手工点胶甚至牙签点胶落后的情况下，使众多需要点胶的行业产生了巨大的不良品，造成一批批不可弥补的订单损失。
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