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苏州宣雄智能科技有限公司
主营：缺陷检测,摄像头缺陷检测
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其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，k1代表image1的权重系数，k2代表image2的权重系数，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。
根据本发明的一个方面，所述步骤s2包括：
s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；
s22、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；
s23、在所述缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；
s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷，按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。
根据本发明的一个方面，在所述步骤s33中，对所述检测图片进行分割的方法包括全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法。
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。
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。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
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第2年
