




其中imagemerge1表示初步融合图片,imagemerge2表示融合图片,k1代表image1的---系数,k2代表image2的---系数,a表示拉伸系数,b表示拉伸偏移;image1表示凸台图片,image2表示端面图片。
根据本发明的一个方面,所述步骤s2包括:
s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片,并按照顺序等分为多组;
s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别,---头镜片缺陷检测,将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中;
s23、在所述缺陷容器中,通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来;
s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷,---头缺陷检测,按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。
因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差,现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测,导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题,具体来说,根据本发明的一种实施方式,本发明的端面和凸台检测方法需要对端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,双---头缺陷检测,y)值时得到两组值(x1,工业---头缺陷检测,y1,phi1;x2,y2,phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度:
之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐,
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,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,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,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,k2表示端面---系数。
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