隐形眼镜缺陷检测-宣雄智能科技-隐形眼镜缺陷检测厂商

根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，首先获得9张不同角度的图片，隐形眼镜缺陷检测厂商，对第0幅图片进行镜片区域定位，隐形眼镜缺陷检测厂家，然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽，分别获得每一张图片的检测区域，即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域，然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片，进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割，对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷，判断产品是否合格。

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，隐形眼镜缺陷检测哪里有，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，隐形眼镜缺陷检测，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；

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。