具体来说，根据本发明的一种实施方式，首先在步骤s21中，隐形眼镜缺陷检测报价，利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片，将50张图片按照顺序每5张分为一组，共分为10组。然后对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来，筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值，保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。
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，隐形眼镜缺陷检测哪里有，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，隐形眼镜缺陷检测供应，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，极大的提升了效率。
技术参数科技新型研发瑕疵检测系统，江苏隐形眼镜缺陷检测，公司所开发软体功能涵盖了图形对比、瑕疵辨识、字元辨识、条形码辨识，几乎包含影像处理的所有项目，可以满足客户的需求。条形码辨识可以辨识许多类型条形码，且不因拍摄角度变形而无法辨识，能回馈数据给使用者了解读取条形码是否为所需信息。图形对比系统图形对比可以考虑客户需求调整对比度，达到完全客制化目标调整产品灵活度，对比图片的颜色筛检能达到快速批量检测。
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