根据本发明的一个方面，在所述s11中，对所述端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x，非标产品瑕疵检测，y)值时得到两组值(x1，y1，phi1；x2，y2，phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度：
根据本发明的一个方面，所述步骤s14包括：所述步骤s14包括：按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合，再按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片；
1.工作原理：压缩空气送入胶瓶()，将胶压进和活塞室相连的进给管中，瑕疵检测系统，在此加热，昆山瑕疵检测，温度受控制，表面瑕疵检测，以达到的始终如一的粘性。使用一个球座结构，胶剂填充由于球从座中缩回留下的空缺。当球回来时，由于加速产生的力量断开胶剂流，使其从滴胶针嘴喷射出，滴到板上形成胶点。2.特点：1.消除了传统方法产生的胶点拉尾。2.没有滴胶针的磨损和和其它零件 干涉的问题。3.无针嘴损坏。4.无由于基板弯曲和被针嘴损害的报废 [3] 。
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，极大的提升了效率。
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