缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用***的机器视觉检测技术，浙江瑕疵检测，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。中文名缺陷检测外文名detection检测项目产品缺陷，产品尺寸，产品形状
当前，国内外很多软件企业开发了不少该类检测软件，该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测，并对有缺陷部位进行标识，还可以根据需要自动分拣、剔除。
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，表面瑕疵检测，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，
SENet，工业瑕疵检测， 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***。
Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks
随时技术的发展，也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法，但此方法同样存在缺陷：
1、镜头镜片区域结构纹理复杂，单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构；
2、镜头的端面、凸台区域，存在大量的纹理干扰，现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷；
3、现有方法采用定焦采图的方式，获得的缺陷尺寸不准确，导致漏检率难以控制。
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