将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。
根据本发明的一个方面，所述步骤s3包括：
s31、通过旋转光源获得多张图片，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；
s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；
s33、对所述检测图片进行分割，ocr字符检测，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。
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，字符识别检测，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，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，字符检测，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
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
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