本发明对于镜头内部结构的检测方法，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，缺陷检测系统，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，摄像头缺陷检测，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算深度学习模型，缺陷检测，现在仅需要导入一张图片进行深度学习运算极大的降低了gpu运算的消耗，计算耗时由原1600ms，工业缺陷检测，下降至900ms左右，极大的提升了效率。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。s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片，并进行匹配定位；s12、对所述凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐；s13、根据自定义的核提取所述端面图片的高频分量；s14、利用加权平均值算法叠加所述端面图片和所述凸台图片获得融合图片；s15、依照所述融合图片进行缺陷检测。我们是一群由杭州电子科技大学赵巨峰带领的台湾研发及业务团队缺陷检测系统-缺陷检测-宣雄智能科技(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一家从事“缺陷检测,摄像头缺陷检测”的公司。自成立以来，我们坚持以“诚信为本，稳健经营”的方针，勇于参与市场的良性竞争，使“宣雄”品牌拥有良好口碑。我们坚持“服务至上，用户至上”的原则，使宣雄在检测仪中赢得了客户的信任，树立了良好的企业形象。特别说明：本信息的图片和资料仅供参考，欢迎联系我们索取准确的资料，谢谢！)