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結(jié)合圖1和圖6所示,本發(fā)明的步驟s2包括:s21、利用層拍相機(jī)沿z軸方向?qū)︾R頭內(nèi)部進(jìn)行層拍獲得多張圖片,字符識(shí)別檢測(cè),并按照順序等分為多組;s22、對(duì)每一組圖片進(jìn)行缺陷分割和識(shí)別,將符合缺陷標(biāo)準(zhǔn)的所有缺陷放入到缺陷容器中;s23、在缺陷容器中,通過比較缺陷中心距離偏差值將同一位置處的缺陷篩選出來;軟件團(tuán)隊(duì)于業(yè)界有近15年的豐富視覺檢測(cè)軟件編寫、設(shè)計(jì)等經(jīng)驗(yàn),字符檢測(cè)工具,自給自足。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面,若計(jì)算的存在缺陷的多張圖片的對(duì)比度之間的差值小于設(shè)定閾值,則計(jì)算每張圖片缺陷區(qū)域的平均灰度,篩選具有平均灰度值的缺陷作為表現(xiàn)清晰的缺陷。
根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面,若所檢測(cè)的鏡片檢測(cè)區(qū)域?yàn)榉乔蛎骁R片檢測(cè)區(qū)域時(shí),所述步驟s22包括:
將每組圖片的非球面鏡片檢測(cè)區(qū)域分別采用模板匹配進(jìn)行粗***和圓擬合方式進(jìn)行精***;
將非球面鏡片檢測(cè)區(qū)域分割為多個(gè)圓環(huán)區(qū)域,對(duì)不同的圓環(huán)區(qū)域給予相對(duì)應(yīng)的參數(shù),利用全局閥值分割法、自動(dòng)閥值分割法、動(dòng)態(tài)閥值分割法或局部背景均值分割法對(duì)所述非球面鏡片檢測(cè)區(qū)域的缺陷進(jìn)行分割;
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