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，在线字符检测，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
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，ocr字符检测，实施方式不能在此一一赘述，字符检测，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
如图1所示，字符缺陷检测，本发明的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；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。根据本发明的构思，本发明的检测方法在实际操作中，检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。
系统主要技术特点编辑 ---字符检测系统的技术特点主要有：操作界面清晰明了，简单易行，只需简单设定即可自动执行测量测量软件及算法完全自主开发，系统针对性强可灵活设置检测模板、检测范围可选择局部检测功能，提高测量速度化光源设计，成像清晰均匀，---测量任务完成支持多种型号产品的测量、具备产品在线自动搜索等功能采用高速工业相机，适用于静态或动态生产线检测安装简单，不影响原生产线工作；结构紧凑，易于操作、维护和扩充---性高，运行稳定，适合各种现场运行条件基于pc平台，系统可扩充性强，基于ef-vs机器视觉软件平台可扩展其它功能
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