其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，k1代表image1的---系数，k2代表image2的---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，字符缺陷检测，按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。
随时技术的发展，也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法，佛山字符检测，但此方法同样存在缺陷：
1、镜头镜片区域结构纹理复杂，单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构；
2、镜头的端面、凸台区域，存在大量的纹理干扰，字符识别检测，现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷；
3、现有方法采用定焦采图的方式，获得的缺陷尺寸不准确，导致漏检率难以控制。
本发明的目的在于提供一种---、、检测的镜头缺陷检测方法。
为实现上述目的，本发明提供一种镜头缺陷检测方法，包括：
s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；
骤s1包括：
s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片，并进行匹配定位；
s2、对镜头内部结构进行缺陷检测；
s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。
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