根据本发明的一个方面，在所述s11中，对所述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，隐形眼镜缺陷检测多少钱，y1，phi1；x2，y2，phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度：

根据本发明的一个方面，所述步骤s14包括：所述步骤s14包括：按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合，江苏苏州隐形眼镜缺陷检测，再按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片；

技术参数科技新型研发瑕疵检测系统，公司所开发软体功能涵盖了图形对比、瑕疵辨识、字元辨识、条形码辨识，几乎包含影像处理的所有项目，可以满足客户的需求。条形码辨识可以辨识许多类型条形码，隐形眼镜缺陷检测哪家好，且不因拍摄角度变形而无法辨识，能回馈数据给使用者了解读取条形码是否为所需信息。图形对比系统图形对比可以考虑客户需求调整对比度，达到完全客制化目标调整产品灵活度，隐形眼镜缺陷检测哪里有，对比图片的颜色筛检能达到快速批量检测。

本发明对于镜头内部结构的检测方法，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。

本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算深度学习模型，现在仅需要导入一张图片进行深度学习运算极大的降低了gpu运算的消耗，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，极大的提升了效率。

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