制造视觉瑕疵检测方案-苏州缺陷检测-苏州宣雄智能

接着利用自定义的核7*7，进行图像卷积运算提取端面图片高频分量：

再利用加权平均值算法，缺陷检测设备，按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片，外观缺陷检测，根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，a表示拉伸系数，苏州缺陷检测，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，image2表示端面图片，k1表示凸台---系数，制造视觉瑕疵检测方案，k2表示端面---系数。

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。

以上所述仅为本发明的一个方案而已，并不用于---本发明，对于本领域的---来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。