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，隐形眼镜缺陷检测哪里好，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，隐形眼镜缺陷检测报价，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。
本发明对于镜头内部结构的检测方法，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。
本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算深度学习模型，现在仅需要导入一张图片进行深度学习运算极大的降低了gpu运算的消耗，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，隐形眼镜缺陷检测批发，极大的提升了效率。
字符检测，又叫OCR或OCV检测，是专门对各种电子元器件、手机键盘、电脑键盘等物品表面上印刷或雕刻的字符进行识别和检测，常见的字符包括数字、英文字母、符号、汉字等。目前国内外不少研究机器视觉的企业开发了相应的检测软件，进行简单设定后，即可对被检测字符自动识别、检测，如有异常发生，可提示报警或者控制机器停机。对不符合要求的工件检测后可输出控制信号，剔除不合格品，自能化程度相当高。
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