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，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，k2表示端面权重系数。具体来说，根据本发明的一种实施方式，首先在步骤s21中，利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片，将50张图片按照顺序每5张分为一组，共分为10组。然后对每一组图片进行缺陷分割和识别，苏州摄像头缺陷检测，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来，筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值，摄像头镜片缺陷检测，保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。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，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，具体来说，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，苏州摄像头缺陷检测-苏州宣雄智能科技-摄像头镜片缺陷检测由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司坚持“以人为本”的企业理念，拥有一支高素质的员工队伍，力求提供更好的产品和服务回馈社会，并欢迎广大新老客户光临惠顾，真诚合作、共创美好未来。宣雄——您可信赖的朋友，公司地址：江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室，联系人：朱秀谨。)