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，江苏苏州字符检测，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表示凸台权重系数，字符识别检测，k2表示端面权重系数。

随着纸张产品在、食品包装、电子行业等方面应用的日益广 泛，字符检测工具，对纸张表面的质量要求变的越来越严格，由于受造纸环境及生产工艺的影

响，纸张的表面很容易出现破洞、蚊虫、污点褶皱、浆块等表面瑕疵，严重影响产品质量。再加上传统人工肉眼无法满足高质量的检测标准，越

来越多的企业开始采用赛默斐视SIMV纸病在线检测系统来完成纸张表面瑕疵缺陷的在线测量。

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，ocr字符检测批发，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。

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