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    2023-8-14

朱秀谨
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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,但此方法同样存在缺陷:

1、镜头镜片区域结构纹理复杂,---缺陷检测供应,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,---缺陷检测价格,存在大量的纹理干扰,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。







根据本发明的一个方面,在所述步骤s24中:

将同一位置处的缺陷筛选出来后,---缺陷检测厂商,利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域,提炼出所述roi区域大小的原图;

根据公式:c=***δδ(i,j)2pδ(i,苏州---缺陷检测,j)计算出所述roi区域图像的对比度,筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷;

其中δ(i,j)=|i-j|表示相邻像素间灰度差,pδ(i,j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。







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---、的优点。







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