接着利用自定义的核7*7,江苏隐形眼镜缺陷检测,进行图像卷积运算提取端面图片高频分量:
再利用加权平均值算法,按照imagemerge1=k1*image1+k2*image2+b对凸台图片和端面图片进行融合,按照imagemerge2=a*imagemerge1+b获得终的融合图片,根据融合照片进行缺陷检测。其中imagemerge1表示初步融合图片,imagemerge2表示融合图片,a表示拉伸系数,b表示拉伸偏移;image1表示凸台图片,image2表示端面图片,k1表示凸台权重系数,k2表示端面权重系数。
根据本发明的一种实施方式,隐形眼镜缺陷检测哪家好,在步骤s3中,首先获得9张不同角度的图片,隐形眼镜缺陷检测怎么用,对第0幅图片进行镜片区域定位,然后对剩余8张图片的镜片区域进行主动区域屏蔽,分别获得每一张图片的检测区域,即通过镜片区域减去屏蔽区域的方式获得每一种图片的检测区域,然后所有检测区域进行值法融合为一张检测图片,进行全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法进行分割,对于不同张图片同一位置处的缺陷选取面积缺陷作为该位置的缺陷,判断产品是否合格。
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