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，提炼出所述roi区域大小的原图；
根据公式：c＝∑δδ(i，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，南京字符检测，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
我们是一群由杭州电子科技大学赵巨峰带领的台湾研发及业务团队，主要经营在于视觉缺陷检测软件开发运用于各行业产品检测进而与硬件结合成为一套全自动或半自动的检测设备。公司目前专注于各式摄像头的缺陷检测及摄像头的字符辨识等。业务团队于电子产业有近20年的设备销售经验，尤其对于摄像头产业更有深入的耕耘经历。软件团队于业界有近15年的丰富视觉检测软件编写、设计等经验，字符检测系统，自给自足。
本发明对于镜头上下表面的检测，字符检测工具，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，在线字符检测，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。
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