根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：
将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，ocr字符检测批发，提炼出所述roi区域大小的原图；
根据公式：c＝∑δδ(i，检测中文字符，j)2pδ(i，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；
其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
并且，每经过一个步骤，需要判定产品是否为合格产品，再进行下一步检测。例如，字符检测，可以先对镜头的端面、凸台进行缺陷检测，若检索结果判定产品为合格产品，则进行产品下料，重选换下一个产品进行检测。若检测产品为合格产品，则进行下一步骤例如s3进行检测。
本发明的镜头缺陷检测方法，能够对镜头进行的检测，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。
系统主要技术特点编辑 播报字符检测系统的技术特点主要有：操作界面清晰明了，简单易行，只需简单设定即可自动执行测量测量软件及算法完全自主开发，系统针对性强可灵活设置检测模板、检测范围可选择局部检测功能，提高测量速度化光源设计，成像清晰均匀，确保测量任务完成支持多种型号产品的测量、具备产品在线自动搜索等功能采用高速工业相机，ocr字符检测，适用于静态或动态生产线检测安装简单，不影响原生产线工作；结构紧凑，易于操作、维护和扩充可靠性高，运行稳定，适合各种现场运行条件基于PC平台，系统可扩充性强，基于EF-VS机器视觉软件平台可扩展其它功能
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