将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。
根据本发明的一个方面，所述步骤s3包括：
s31、通过旋转光源获得多张图片，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；
s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；
s33、对所述检测图片进行分割，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。
根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：
将同一位置处的缺陷筛选出来后，---缺陷检测，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，---缺陷检测厂商，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，---缺陷检测报价，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
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，江苏苏州---缺陷检测，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，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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