




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;
s12、对所述凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐;
s13、根据自定义的核提取所述端面图片的高频分量;
s14、利用加权平均值算法叠加所述端面图片和所述凸台图片获得融合图片;
s15、依照所述融合图片进行缺陷检测。
我们是一群由杭州电子科技大学赵巨峰带领的台湾研发及业务团队
本发明对于镜头内部结构的检测方法,江苏字符检测,提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷,在线字符检测,导致算法误检。且对点子等检测精度,由原来相差±10um,提高到了±5um以内。
本发明对于镜头端面和凸台的检测方法,针对端面与凸台检测的耗时,检测中文字符,由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算---学习模型,现在仅需要导入一张图片进行---学习运算---的降低了gpu运算的消耗,计算耗时由原1600ms,下降至900ms左右,字符检测系统,---的提升了效率。
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。
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