具体来说，根据本发明的一种实施方式，首先在步骤s21中，利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片，将50张图片按照顺序每5张分为一组，共分为10组。然后对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来，筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值，保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。
应用案例编辑 ---缺陷检测系统应用的有金属表面、玻璃表面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。
光学字符验证，字符检测工具，简称ocv，是一种用于检查光学字符识别（ocr）字符串的打印或标记并确认其易辨识性的机器视觉软件工具 。该技术除了可以检查所呈现的字符串内容是否正确，还可以检查字符串的、对比度和清晰度，并对品质不合格的样品进行标记或剔除。中文名字符检测别 名ocr常用名ocv检测常见的字符数字、英文字母、符号。
根据本发明的一个方面，字符检测，在所述步骤s24中：
将同一位置处的缺陷筛选出来后，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，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，字符缺陷检测，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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