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，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，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。
本发明对于镜头上下表面的检测，通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域，并将多张图片的有效检测区域进行融合，进行一次缺陷检测，有效提升了检测结果的准确性。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，ocr字符检测批发，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通---而言，在不付出创造性劳动的前提下，字符缺陷检测，还可以根据这些附图获得其他的附图。
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，苏州字符检测，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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