表面瑕疵检测系统信息推荐「宣雄」

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其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，k1代表image1的权重系数，k2代表image2的权重系数，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。

根据本发明的一个方面，所述步骤s2包括：

s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；

s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中；

s23、在所述缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；

s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷，按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。

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。

以上所述仅为本发明的一个方案而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

缺陷检测哪里有缺陷检测可以在多个地方进行。以下是几个常见的缺陷检测的场所：实验室：许多实验室专门提供缺陷检测服务，包括材料测试实验室、非破坏检测实验室等。这些实验室配备了先进的设备和技术，可以进行各种材料和产品的缺陷检测，如金属材料的裂纹检测、焊接接头的质量检测等。检测机构：一些专门的检测机构或认证机构也提供缺陷检测服务。这些机构通常具有性和可信度，可以为各种行业和领域的产品进行缺陷检测和质量认证，例如电子产品、汽车零部件、建筑材料等。

以上信息由专业从事表面瑕疵检测系统的宣雄于2024/5/8 9:38:05发布

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