




根据本发明的一个方面,在所述s11中,对所述端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x,y)值时得到两组值(x1,---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:
根据本发明的一个方面,所述步骤s14包括:所述步骤s14包括:按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合,再按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片;
缺陷检测的价格因多个因素而异,包括所需的检测方法、设备、工作量、检测对象的复杂性等等。因此,视觉缺陷检测,很难给出具体的价格范围。不同的缺陷检测机构可能有不同的定价策略,而且价格可能因地区和市场竞争情况而有所差异。
一般而言,缺陷检测的价格通常会根据以下几个因素进行计算:
检测方法和设备:不同的缺陷检测方法和设备具有不同的成本。例如,苏州缺陷检测,一些的非破坏性检测技术可能需要更昂贵的设备和人员,外观缺陷检测,因此价格可能相对较高。

根据本发明的一种实施方式,在步骤s3中,首先获得9张不同角度的图片,对第0幅图片进行镜片区域定位,然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽,分别获得每一张图片的检测区域,即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域,然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片,进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割,对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷,判断产品是否合格。
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