由于CNN强大的特征提取能力，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，GoogLeNet，摄像头缺陷检测，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。Deeplearning-basedcrackdamagedetectionusingconvolutionalneuralnetworks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，昆山缺陷检测，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，phi1；x2，工业缺陷检测，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，1.管状旋转出胶控制；普通、数字式时间控制器。2.点胶笔头设置微动点触开关，操作方便；不需空气压力，接电源即可工作[2]。阿基米德式滴胶泵1.工作原理：压缩空气送入胶瓶()，将胶压进进给管中，胶流经以固定时间、特定速度旋转的螺杆。螺杆的旋转在胶剂上形成剪切力，使胶剂沿螺纹流下，螺杆的旋转在胶剂上不断加压，使其从滴胶针嘴流出。摄像头缺陷检测-宣雄(在线咨询)-昆山缺陷检测由苏州宣雄智能科技有限公司提供。行路致远，砥砺前行。苏州宣雄智能科技有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为检测仪具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)