本發(fā)明對于鏡頭上下表面的檢測，通過鏡片區(qū)域減去屏蔽區(qū)域獲得有效檢測區(qū)域，并將多張圖片的有效檢測區(qū)域進行融合，昆山攝像頭缺陷檢測，進行一次缺陷檢測，有效提升了檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

以上所述僅為本發(fā)明的一個方案而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，在所述步驟s33中，對所述檢測圖片進行分割的方法包括全局閾值分割方法、動態(tài)閾值分割方法或均值閾值分割方法。

本發(fā)明的鏡頭缺陷檢測方法，雙攝像頭缺陷檢測，能夠?qū)︾R頭進行的檢測，手機攝像頭缺陷檢測，包括對鏡頭端面和凸臺的缺陷檢測、對鏡片區(qū)域內(nèi)塵、內(nèi)臟、脫模、毛絲等缺陷檢測、對鏡片、膠水、鏡筒傷的檢測和對鏡頭上表面和下表面的檢測。并且檢測方法具有高精度、的優(yōu)點。

SIMV紙病在線檢測系統(tǒng)通過的圖像處理處理算法分割，通過灰階、亮度的對比實現(xiàn)紙病的檢測及分類，通過處理分割的計算出瑕疵分布的位置、大小等信息，攝像頭鏡片缺陷檢測，同時記錄成報表，方便后期查詢、統(tǒng)計及打印，有效的減少了人工成本，提高了產(chǎn)品質(zhì)量及企業(yè)競爭力。

生產(chǎn)線正常生產(chǎn)時，高亮的LED線性聚光冷光源采用透射的原理照射在產(chǎn)品表面.

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