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    2024-5-3

朱秀谨
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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






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,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,---缺陷检测厂商,还可以检查字符串的、对比度和清晰度,---缺陷检测哪里有,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。






结合图1和图6所示,---缺陷检测,本发明的步骤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,将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中;s23、在缺陷容器中,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;软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验,自给自足。








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