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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,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,---缺陷检测怎么用,j)=|i-j|表示相邻像素间灰度差,pδ(i,j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
根据本发明的一个方面,若计算的存在缺陷的多张图片的对比度之间的差值小于设定阈值,则计算每张图片缺陷区域的平均灰度,---缺陷检测品牌,筛选具有平均灰度值的缺陷作为表现清晰的缺陷。
根据本发明的一个方面,苏州---缺陷检测,若所检测的镜片检测区域为非球面镜片检测区域时,所述步骤s22包括:
将每组图片的非球面镜片检测区域分别采用模板匹配进行粗定位和圆拟合方式进行精定位;
将非球面镜片检测区域分割为多个圆环区域,对不同的圆环区域给予相对应的参数,利用全局阀值分割法、自动阀值分割法、动态阀值分割法或局部背景均值分割法对所述非球面镜片检测区域的缺陷进行分割;
可持续发展。通过优化使用能源和资源以及更有效的回收利用可以---环境。稳定和优化的流程,早期认识到生产过程中的趋势和不规则性,机器视觉检测为实现未来的智能工厂铺平了道路。生产灵活,现代机器视觉检测系统的灵活性,无需复杂的编程,操作简单,易于设置。
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