根據本發明的一個方面，在所述步驟s24中：
將同一位置處的缺陷篩選出來后，利用設定大小的矩形核膨脹得到比實際缺陷略大的roi區域，提煉出所述roi區域大小的原圖；
根據公式：c＝∑δδ(i，j)2pδ(i，j)計算出所述roi區域圖像的對比度，篩選出同一位置處對比度缺陷作為表現清晰的缺陷；
其中δ(i，j)＝|i-j|表示相鄰像素間灰度差，在線字符檢測，pδ(i，j)表示相鄰像素間的灰度差值為δ的像素分布概率。





 
 
技術參數科技新型研發瑕疵檢測系統，公司所開發軟體功能涵蓋了圖形對比、瑕疵辨識、字元辨識、條形碼辨識，幾乎包含影像處理的所有項目，ocr字符檢測批發，可以滿足客戶的需求。條形碼辨識可以辨識許多類型條形碼，且不因拍攝角度變形而無法辨識，能回饋數據給使用者了解讀取條形碼是否為所需信息。圖形對比系統圖形對比可以考慮客戶需求調整對比度，字符檢測，達到完全客制化目標調整產品靈活度，對比圖片的顏色篩檢能達到批量檢測。





本發明對于鏡頭內部結構的檢測方法，提高了斷層掃描圖像缺陷搜索的準確度與精度。不會因為搜索到非對焦缺陷，ocr字符檢測，導致算法誤檢。且對點子等檢測精度，由原來相差±10um，提高到了±5um以內。
本發明對于鏡頭端面和凸臺的檢測方法，針對端面與凸臺檢測的耗時，由原兩張圖片分別導入顯卡中進行gpu運算深度學習模型，現在僅需要導入一張圖片進行深度學習運算極大的降低了gpu運算的消耗，計算耗時由原1600ms，下降至900ms左右，極大的提升了效率。





 
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