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，非标产品瑕疵检测，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，image2表示端面图片，k1表示凸台权重系数，瑕疵检测系统，k2表示端面权重系数。
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，工业瑕疵检测，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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