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，字符缺陷检测，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，字符检测工具，a表示拉伸系数，b表示拉伸偏移；image1表示凸台图片，字符检测，image2表示端面图片，ocr字符检测批发，k1表示凸台权重系数，k2表示端面权重系数。

本发明的目的在于提供一种高精度、、检测的镜头缺陷检测方法。

为实现上述目的，本发明提供一种镜头缺陷检测方法，包括：

s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；

骤s1包括：

s11、在所述镜头的端面或凸台上制作模板图像获得端面图片和凸台图片，并进行匹配定位；

s2、对镜头内部结构进行缺陷检测；

s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。

下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。

如图1所示，本发明的镜头缺陷检测方法包括s1、对镜头的端面、凸台进行缺陷检测；s2、对镜头内部结构进行缺陷检测；s3、对镜头上表面和下表面进行缺陷检测。根据本发明的构思，本发明的检测方法在实际操作中，检测方法的步骤s1、步骤s2和步骤s3是可以任意调换的。

字符缺陷检测-字符检测-宣雄智能(查看)由苏州宣雄智能科技有限公司提供。字符缺陷检测-字符检测-宣雄智能(查看)是苏州宣雄智能科技有限公司今年新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：朱秀谨。