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，江苏隐形眼镜缺陷检测，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，image2表示端面图片，k1表示凸台权重系数，k2表示端面权重系数。

缺陷检测的好处包括以下几个方面：

提高产品质量：缺陷检测可以及早发现材料、产品或结构中的缺陷或疵点，确保产品质量达到标准要求，隐形眼镜缺陷检测多少钱，避免缺陷对产品性能、安全性和可靠性造成影响。

预防事故和损失：通过及时发现和修复缺陷，可以减少事故和损失的发生。在关键领域如航空航天、汽车工业等，隐形眼镜缺陷检测厂商，缺陷可能导致严重后果，因此缺陷检测尤为重要。

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，隐形眼镜缺陷检测供应，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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