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手机镜头是手机摄像模组的关键部件,为保证手机镜头的成像质量,需要对其内外部进行各个角度、各种缺陷的检测。
对于手机镜头的缺陷检测,目前无法进行有效的检测。通常还是依赖于人工借助显微镜的方式进行检测,此检测方法存在以下缺点:
1、人工检测劳动强度大,效率低;
2、人工检测标准主要依靠感官判断,人员之间的标准差异大;
3、镜头的结构复杂,人工极容易出现漏检。
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, GoogL eNet,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。
Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks
测量对象塑料薄膜产业(双拉膜、流延膜、吹膜、光学膜、薄膜涂布、塑料板材卫材薄膜等);无纺布产业(无纺布涂料、纺粘无纺布、水刺无纺布等);PCB产业(铜箔、Poly Preg、玻纤布、Cooper Laminate、PP纸等);纸张产业(原纸、涂布纸、文化纸、工业纸、合成纸等);金属产业(铝板、金属涂布、铜带、铜箔、不锈钢等);玻璃产业(显示器玻璃、Glass Tubes、CCFl tubes、比例涂布、压花玻璃等)测量元素表面瑕疵,长度、宽度、高度、角度、面积、体积。一、成本低。机器视觉检测系统大大降低了厂的成本。
二、准确率高。通过机器视觉检测设备,可以每周7天,每天24小时不间断地生产高质量的产品,避免出现产品召回,产品责任索赔和图像损
坏等。.
三、安全性高。安全生产,产品可靠,机器视觉保证了生产过程中以及终产品的安全性。
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