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主營：缺陷檢測,攝像頭缺陷檢測
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根據(jù)本發(fā)明的一個方面，若計算的存在缺陷的多張圖片的對比度之間的差值小于設(shè)定閾值，則計算每張圖片缺陷區(qū)域的平均灰度，字符檢測系統(tǒng)，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)明的一個方面，若所檢測的鏡片檢測區(qū)域為非球面鏡片檢測區(qū)域時，所述步驟s22包括：
將每組圖片的非球面鏡片檢測區(qū)域分別采用模板匹配進行粗定位和圓擬合方式進行精定位；
將非球面鏡片檢測區(qū)域分割為多個圓環(huán)區(qū)域，對不同的圓環(huán)區(qū)域給予相對應(yīng)的參數(shù)，利用全局閥值分割法、自動閥值分割法、動態(tài)閥值分割法或局部背景均值分割法對所述非球面鏡片檢測區(qū)域的缺陷進行分割；
并且，每經(jīng)過一個步驟，字符識別檢測，需要判定產(chǎn)品是否為合格產(chǎn)品，字符缺陷檢測，再進行下一步檢測。例如，可以先對鏡頭的端面、凸臺進行缺陷檢測，若檢索結(jié)果判定產(chǎn)品為合格產(chǎn)品，則進行產(chǎn)品下料，重選換下一個產(chǎn)品進行檢測。若檢測產(chǎn)品為合格產(chǎn)品，則進行下一步驟例如s3進行檢測。
本發(fā)明的鏡頭缺陷檢測方法，能夠?qū)︾R頭進行的檢測，包括對鏡頭端面和凸臺的缺陷檢測、對鏡片區(qū)域內(nèi)塵、內(nèi)臟、脫模、毛絲等缺陷檢測、對鏡片、膠水、鏡筒傷的檢測和對鏡頭上表面和下表面的檢測。并且檢測方法具有高精度、的優(yōu)點。
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第2年
