将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。
根据本发明的一个方面，所述步骤s3包括：
s31、通过旋转光源获得多张图片，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；
s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；
s33、对所述检测图片进行分割，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。
具体来说，根据本发明的一种实施方式，首先在步骤s21中，利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片，将50张图片按照顺序每5张分为一组，共分为10组。然后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。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来，筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值，保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。
目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一,同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务，其期的是获
得目标的位置和类别信息。目前， 基于深度学习的目标检测方法层出不穷，-般来说， 基于深度学习的缺陷
检测网络从结构.上可以划分为:以Faster R-CNN为代表的两阶段(two stage)网络和以SSD或YOLO为代表的一
阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal),然后在
进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。
增强客户满意度：通过提供高质量的产品，可以增强客户对产品的信任和满意度。及时发现和修复潜在的缺陷，有助于避免客户遭受质量问题和延误。
提升企业声誉：良好的质量控制和缺陷检测实践有助于树立企业的良好声誉和品牌形象。产品和可靠的质量控制将为企业带来更多的机会和竞争优势。
符合标准和法规要求：许多行业都有特定的质量标准和法规要求。缺陷检测可以确保产品符合这些要求，并减少由于质量问题而可能面临的法
以上信息由专业从事产品缺陷检测的宣雄于2024/6/23 8:08:32发布
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