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苏州宣雄智能科技有限公司
主营：缺陷检测,摄像头缺陷检测
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根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：
将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，提炼出所述roi区域大小的原图；
根据公式：c＝∑δδ(i，江苏苏州隐形眼镜缺陷检测，j)2pδ(i，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；
其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，隐形眼镜缺陷检测供应商，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割，通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类，通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息，同时记录成报表，方便后期查询、统计及打印，有效的减少了人工成本，提高了产品质量及企业竞争力。
生产线正常生产时，高亮的LED线性聚光冷光源采用透射的原理照射在产品表面.
根据本发明的一个方面，在所述步骤s33中，对所述检测图片进行分割的方法包括全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法。
本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。
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