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，外观缺陷检测，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。
本发明对于镜头上下表面的检测，通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域，并将多张图片的有效检测区域进行融合，进行一次缺陷检测，有效提升了检测结果的准确性。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
因为手机镜头的端面区域和凸台区域存在一定的高度差，现有技术中需要拍摄两张图像并进行两次算法检测，产品缺陷检测，导致检测速度慢、cpu负载高。而本发明的端面和凸台检测方法有效地解决了这一问题，制造视觉瑕疵检测方案，具体来说，昆山缺陷检测，根据本发明的一种实施方式，本发明的端面和凸台检测方法需要对端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x，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：
之后对凸台图片进行仿射变换后与端面图片对齐，
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