下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。如图1所示，本发明的镜头缺陷检测方法包括s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；s2、对镜头内部结构进行缺陷检测；s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。根据本发明的构思，本发明的检测方法在实际操作中，检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。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，隐形眼镜缺陷检测品牌，GoogLeNet，隐形眼镜缺陷检测厂商，ResNet，SENet，隐形眼镜缺陷检测哪家好，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-basedcrackdamagedetectionusingconvolutionalneuralnetworks1.1缺陷的定义当前对于缺陷有两种认知的方式，种是有监督的方法，苏州隐形眼镜缺陷检测，也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的方法，就是将正常无缺陷的样本进行学习，学习正常区域的特征，网络检测异常的区域。缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割，如下图所示，缺陷分类需要分类出缺陷的类别(色、空洞、经线);缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置;缺陷分割将缺陷逐像素从背景中分割出来。隐形眼镜缺陷检测厂商-苏州隐形眼镜缺陷检测-宣雄智能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从事“缺陷检测,摄像头缺陷检测”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供更好的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：朱秀谨。)