




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
本发明对于镜头上下表面的检测,---缺陷检测厂家,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,---缺陷检测报价,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。
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,苏州---缺陷检测,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,---缺陷检测价格,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。
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