接着利用自定义的核7*7，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，江苏字符检测，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，在线字符检测，image2表示端面图片，k1表示凸台权重系数，字符识别检测，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，极大的提升了效率。
缺陷检测的价格因多个因素而异，包括所需的检测方法、设备、工作量、检测对象的复杂性等等。因此，很难给出具体的价格范围。不同的缺陷检测机构可能有不同的定价策略，字符检测系统，而且价格可能因地区和市场竞争情况而有所差异。
一般而言，缺陷检测的价格通常会根据以下几个因素进行计算：
检测方法和设备：不同的缺陷检测方法和设备具有不同的成本。例如，一些的非破坏性检测技术可能需要更昂贵的设备和人员，因此价格可能相对较高。
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