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;
s12、对所述凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐;
s13、根据自定义的核提取所述端面图片的高频分量;
s14、利用加权平均值算法叠加所述端面图片和所述凸台图片获得融合图片;
s15、依照所述融合图片进行缺陷检测。
我们是一群由杭州电子科技大学赵巨峰带领的台湾研发及业务团队根据本发明的一个方面,若计算的存在缺陷的多张图片的对比度之间的差值小于设定阈值,则计算每张图片缺陷区域的平均灰度,筛选具有平均灰度值的缺陷作为表现清晰的缺陷。
根据本发明的一个方面,若所检测的镜片检测区域为非球面镜片检测区域时,所述步骤s22包括:
将每组图片的非球面镜片检测区域分别采用模板匹配进行粗定位和圆拟合方式进行精定位;
将非球面镜片检测区域分割为多个圆环区域,对不同的圆环区域给予相对应的参数,利用全局阀值分割法、自动阀值分割法、动态阀值分割法或局部背景均值分割法对所述非球面镜片检测区域的缺陷进行分割;
以上信息由专业从事视觉缺陷检测的宣雄于2024/5/1 6:48:17发布
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