根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，在所述步驟s24中：

將同一位置處的缺陷篩選出來(lái)后，江蘇字符檢測(cè)，利用設(shè)定大小的矩形核膨脹得到比實(shí)際缺陷略大的roi區(qū)域，提煉出所述roi區(qū)域大小的原圖；

根據(jù)公式：c＝∑δδ(i，j)2pδ(i，j)計(jì)算出所述roi區(qū)域圖像的對(duì)比度，篩選出同一位置處對(duì)比度缺陷作為表現(xiàn)清晰的缺陷；

其中δ(i，檢測(cè)中文字符，j)＝|i-j|表示相鄰像素間灰度差，pδ(i，j)表示相鄰像素間的灰度差值為δ的像素分布概率。

應(yīng)用案例編輯 播報(bào)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用的有金屬表面、玻璃表面、紙張表面、電子元器件表面等對(duì)外觀有嚴(yán)格要求又有明確指標(biāo)的物品。

光學(xué)字符驗(yàn)證，在線字符檢測(cè)，簡(jiǎn)稱OCV，是一種用于檢查光學(xué)字符識(shí)別（OCR）字符串的打印或標(biāo)記質(zhì)量并確認(rèn)其易辨識(shí)性的機(jī)器視覺(jué)軟件工具 。該技術(shù)除了可以檢查所呈現(xiàn)的字符串內(nèi)容是否正確，還可以檢查字符串的質(zhì)量、對(duì)比度和清晰度，并對(duì)品質(zhì)不合格的樣品進(jìn)行標(biāo)記或剔除。中文名字符檢測(cè)別    名OCR常用名OCV檢測(cè)常見(jiàn)的字符數(shù)字、英文字母、符號(hào)。

將符合缺陷標(biāo)準(zhǔn)的所有缺陷放入到缺陷容器中。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，所述步驟s3包括：

s31、通過(guò)旋轉(zhuǎn)光源獲得多張圖片，將每張圖片的鏡片區(qū)域減去屏蔽區(qū)域獲得每一張圖片的檢測(cè)區(qū)域；

s32、將多張圖片的所有檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行值法融合為一張用于缺陷表達(dá)圖片作為檢測(cè)圖片；

s33、對(duì)所述檢測(cè)圖片進(jìn)行分割，篩選出同一位置處的缺陷判斷產(chǎn)品是否合格。

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