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接着利用自定义的核7*7,进行图像卷积运算提取端面图片高频分量:
再利用加权平均值算法,按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合,按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片,根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片,imagemerge2表示融合图片,a表示拉伸系数,b表示拉伸偏移;image1表示凸台图片,image2表示端面图片,k1表示凸台权重系数,k2表示端面权重系数。
具体来说,根据本发明的一种实施方式,首先在步骤s21中,利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片,将50张图片按照顺序每5张分为一组,共分为10组。然后对每一组图片进行缺陷分割和识别,将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来,筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值,保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。
本发明对于镜头上下表面的检测,通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域,并将多张图片的有效检测区域进行融合,进行一次缺陷检测,有效提升了检测结果的准确性。
以上所述仅为本发明的一个方案而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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