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，隐形眼镜缺陷检测，image2表示端面图片，k1表示凸台权重系数，k2表示端面权重系数。

应用范围编辑 播报汽车机械零件涂布，手机按键点胶，手机电池封装，笔记本电池封装，线圈点胶，PCB板邦定封胶，隐形眼镜缺陷检测厂商，IC封胶，喇叭外圈点胶，PDA封胶，隐形眼镜缺陷检测供应商，LCD封胶，IC封装，IC粘接，机壳粘接，光学器件加工，机械密封等。适用流体编辑 播报硅胶、EMI导电胶、UV胶、AB胶、快干胶、环氧胶、密封胶、热胶、润滑脂、银胶、红胶、锡膏、散热膏、防焊膏、透明漆、螺丝固定剂等。

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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

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