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，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，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，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，下降至900ms左右，极大的提升了效率。
并且，每经过一个步骤，需要判定产品是否为合格产品，再进行下一步检测。例如，可以先对镜头的端面、凸台进行缺陷检测，若检索结果判定产品为合格产品，则进行产品下料，重选换下一个产品进行检测。若检测产品为合格产品，则进行下一步骤例如s3进行检测。
本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。
可持续发展。通过优化使用能源和资源以及更有效的回收利用可以改善环境。稳定和优化的流程，早期认识到生产过程中的趋势和不规则性,机器视觉检测为实现未来的智能工厂铺平了道路。生产灵活,现代机器视觉检测系统的灵活性,无需复杂的编程,操作简单,易于设置。
提高生产力和竞争力。现代生产是自动化的,只有使用机器视觉检测设备,公司才能持续保护竞争力,防止关键技术的迁移,创造合格的工作岗位并占领新的市场。符合人体I程学的工作场所,单调和枯燥的任务由机器来操作, 机器视觉系统确保的人机交互,从而确保更先进和安全的工作场所。
