检测对象:钢表面缺陷主要方法:基于FasterR-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，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。其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，k1代表image1的权重系数，摄像头镜片缺陷检测，k2代表image2的权重系数，a表示拉伸系数，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，双摄像头缺陷检测，image2表示端面图片。根据本发明的一个方面，所述步骤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、在所述缺陷容器中，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；s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷，按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。应用范围编辑播报汽车机械零件涂布，手机按键点胶，手机电池封装，手机摄像头缺陷检测，笔记本电池封装，线圈点胶，PCB板邦定封胶，IC封胶，喇叭外圈点胶，PDA封胶，江苏摄像头缺陷检测，LCD封胶，IC封装，IC粘接，机壳粘接，光学器件加工，机械密封等。适用流体编辑播报硅胶、EMI导电胶、UV胶、AB胶、快干胶、环氧胶、密封胶、热胶、润滑脂、银胶、红胶、锡膏、散热膏、防焊膏、透明漆、螺丝固定剂等。手机摄像头缺陷检测-江苏摄像头缺陷检测-苏州宣雄智能(查看)由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司是江苏苏州,检测仪的见证者，多年来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，满足客户需求。在宣雄领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创宣雄更加美好的未来。)