目標***是計算機視覺領域中基本的任務之一，同時它也是和傳統(tǒng)意 義上缺陷檢測接近的任務，其期的是獲
得目標的位置和類別信息。目前， 基于深度學習的目標檢測方法層出不窮，字符識別檢測，-般來說， 基于深度學習的缺陷
檢測網(wǎng)絡從結構.上可以劃分為:以Faster R-CNN為代表的兩階段(two stage)網(wǎng)絡和以SSD或YOLO為代表的一
階段(one stage)網(wǎng)絡。兩者的主要差異在于兩階段網(wǎng)絡需要首先生成可能包含缺陷的候選框(proal)，然后在
進一步進行目標檢測。-階段網(wǎng)絡直接利用網(wǎng)絡中提取的特征來預測缺陷的位置和類別。
手機鏡頭是手機攝像模組的關鍵部件，為保證手機鏡頭的成像質量，需要對其內外部進行各個角度、各種缺陷的檢測。
對于手機鏡頭的缺陷檢測，目前無法進行有效的檢測。通常還是依賴于人工借助顯微鏡的方式進行檢測，此檢測方法存在以下缺點：
1、人工檢測勞動強度大，效率低；
2、人工檢測標準主要依靠感官判斷，人員之間的標準差異大；
3、鏡頭的結構復雜，人工極容易出現(xiàn)漏檢。
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