不断以来，镜片在消费、零售、外贸等进程中，其外表的质量检验和分拣是十分重要的环节。现阶段镜片的质检次要靠人工辨认挑选，在任务台放置日光灯，工人手持镜片在光线下察看镜片，断定镜片质量等级并停止分拣。

    目视法虽然复杂，但存在很多成绩：1、受人客观性影响。经过屡次搜集镜片公司数据，发现单批次缺陷瑕疵的漏检率高达30%以上；2、人工检测速度慢。通常一个纯熟的检测人员检测一个镜片需求至多5s以上；3、人工检测精度低。4、人工检测本钱高，尤其是镜片检测工人需求临时表露在强光下，对工人眼睛损伤大，招工出现越来越难的趋向。

    目前中国眼镜镜片总产量占到了世界总产量的70%以上，在自动质检需求越来越激烈的背景下，潜在市场规模宏大，可达千亿元。

    整个自动质检的进程大约分爲三个次要的环节——图像获取、图像处置、缺陷特征提取。但镜片类的高透材质相较于普通机器视觉的处置对象有一定的特殊性，由于镜片是通明的反光的，如何获取反映镜片质量特征的图像是辨认成功的关键，即图像获取是图像检测的第一步也是至关重要的一步。图像获取环节又触及到三个关键点——光源品种、照明方案（照明入射方式和照明类型），和光学构造。图像处置和缺陷特征提取则触及到算法模型和训练数据方面的技术和积聚了，凌上科技和苏南地域第二大眼镜消费厂商停止了深度协作，因而在数据搜集、实践落地测试等方面，均有劣势。

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