根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，首先获得9张不同角度的图片，对第0幅图片进行镜片区域定位，然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽，分别获得每一张图片的检测区域，隐形眼镜缺陷检测厂家，即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域，然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片，进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割，对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷，隐形眼镜缺陷检测哪家好，判断产品是否合格。表面瑕疵检测是精密零部件质量检测环节极其重要的步骤，检测过程中涉及平面度、是否存在瑕疵、边框整齐度、工件表面亮度等方面。具体测量对象随着精密制造业的发展也在不断的完善和丰富中。表面瑕疵检测设备凝聚了机器视觉领域的多项技术成果，江苏隐形眼镜缺陷检测，并融入了多项创新的检测理念，隐形眼镜缺陷检测供应，既可以和现有生产线无缝对接检测。苏州宣雄智能科技有限公司苏州宣雄智能科技有限公司目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一，同时它也是和传统意义上缺陷检测接近的任务，其期的是获得目标的位置和类别信息。目前，基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说，基于深度学习的缺陷检测网络从结构.上可以划分为:以FasterR-CNN为代表的两阶段(twostage)网络和以SSD或YOLO为代表的一阶段(onestage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal)，然后在进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。隐形眼镜缺陷检测供应-苏州宣雄智能-江苏隐形眼镜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!)