其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，k1代表image1的权重系数，k2代表image2的权重系数，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。
根据本发明的一个方面，所述步骤s2包括：
s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，摄像头缺陷检测，并按照顺序等分为多组；
s22、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；
s23、在所述缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；
s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷，按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。
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改善环境。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，手机摄像头缺陷检测，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。
提高生产力和竞争力。现代生产是自动化的，只有使用机器视觉检测设备，公司才能持续保护竞争力，摄像头视觉缺陷检测多少钱，防止关键技术的迁移，创造合格的工作岗位并占领新的市场。符合人体I程学的工作场所，单调和枯燥的任务由机器来操作， 机器视觉系统确保的人机交互，工业摄像头缺陷检测，从而确保更和安全的工作场所。
根据本发明的一种实施方式，在步骤s3中，首先获得9张不同角度的图片，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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