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。
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。
可以离线进行检测,在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产反馈,可以广泛应用于塑化工业、造纸及纤维工业、电子工业、金属工业等领域。表面瑕疵往往是企业根据自己的需求,向测量仪器供应商定制非标项目,所以设备的检测与否与设备的供应商技术水平和设计经验有着很大的联系。下面通过“表面瑕疵检测系统”介绍下瑕疵检测的对象和应用行业。一、成本低。机器视觉检测系统大大降低了厂的成本。
二、准确率高。通过机器视觉检测设备,可以每周7天,每天24小时不间断地生产高质量的产品,避免出现产品召回,产品责任索赔和图像损
坏等。.
三、安全性高。安全生产,产品可靠,机器视觉保证了生产过程中以及终产品的安全性。
苏州宣雄智能科技有限公司 苏州宣雄智能科技有限公司 苏州宣雄智能科技有限公司以上信息由专业从事双摄像头缺陷检测的宣雄于2024/4/30 5:26:56发布
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