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    2024-6-13

朱秀谨
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根据本发明的一个方面,---缺陷检测品牌,若计算的存在缺陷的多张图片的对比度之间的差值小于设定阈值,则计算每张图片缺陷区域的平均灰度,筛选具有平均灰度值的缺陷作为表现清晰的缺陷。

根据本发明的一个方面,若所检测的镜片检测区域为非球面镜片检测区域时,所述步骤s22包括:

将每组图片的非球面镜片检测区域分别采用模板匹配进行粗定位和圆拟合方式进行精定位;

将非球面镜片检测区域分割为多个圆环区域,---缺陷检测厂商,对不同的圆环区域给予相对应的参数,利用全局阀值分割法、自动阀值分割法、动态阀值分割法或局部背景均值分割法对所述非球面镜片检测区域的缺陷进行分割;








本发明的目的在于提供一种---、、检测的镜头缺陷检测方法。

为实现上述目的,---缺陷检测,本发明提供一种镜头缺陷检测方法,---缺陷检测,包括:

s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测;

骤s1包括:

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;


s2、对镜头内部结构进行缺陷检测;

s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。






检测对象:布匹缺陷

主要方法:作者使用一个多层的cnn网络对布匹缺陷数据集中的六类缺陷样本进行分类,分类结束之后,对于

每一类样本进行缺陷检测。具体做法是: 1.使用滑动窗口的方法在512*512的原图上进行采样,采样大小为

128*128 ; 2.对上部分每一类图像采样后的小图像块进行二 -分类(有缺陷和无缺陷)。下图为文章两次分类使

用的cnn网络,两次分类的区别在于: 1.全连接层的输入分别为6和2 ; 2输入的图像尺日









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