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，y)值时得到两组值(x1，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，---缺陷检测厂商，
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，江苏---缺陷检测，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
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，---缺陷检测好不好，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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