隐形眼镜缺陷检测哪里好-隐形眼镜缺陷检测-苏州宣雄智能科技

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，隐形眼镜缺陷检测品牌，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，隐形眼镜缺陷检测哪里好，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。

字符辨识系统字符辨识的功能可挑选出不同文字字体。且在错误辨识时能达到警示效果，在文字印刷模糊、印刷错误、文字漏印、颜色错误以及文字倾斜都可以做辨识。瑕疵检测及辨认功能条件件下，隐形眼镜缺陷检测，提供完善的客制化功能，且具有抗外界干扰光源下测量。LED检测、液晶萤幕亮暗点检测、玻璃、气泡瑕疵检测等，在各项检测下下智泰都有成功案例。

随时技术的发展，隐形眼镜缺陷检测供应商，也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法，但此方法同样存在缺陷：

1、镜头镜片区域结构纹理复杂，单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构；

2、镜头的端面、凸台区域，存在大量的纹理干扰，现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷；

3、现有方法采用定焦采图的方式，获得的缺陷尺寸不准确，导致漏检率难以控制。

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