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，隐形眼镜缺陷检测哪家好，image2表示端面图片，隐形眼镜缺陷检测报价，k1表示凸台权重系数，江苏隐形眼镜缺陷检测，k2表示端面权重系数。检测对象:钢表面缺陷主要方法:基于FasterR-CNN的带钢表面缺陷检测网络，该网络的改进在于提出的多级特征融合网络(MFN)将多个分层特征组合成一个特征，可以包括缺陷的更多位置细节。基于这些多级特征，采用区域提议网络(RPN)生成感兴趣区域(ROI).在缺陷检测数据集NEU-DET.上，提出的方法在采用ResNet-50的backbone下实现了82.3%的mAP。将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中。根据本发明的一个方面，所述步骤s3包括：s31、通过旋转光源获得多张图片，将每张图片的镜片区域减去屏蔽区域获得每一张图片的检测区域；s32、将多张图片的所有检测区域进行值法融合为一张用于缺陷表达图片作为检测图片；s33、对所述检测图片进行分割，筛选出同一位置处的缺陷判断产品是否合格。江苏隐形眼镜缺陷检测-隐形眼镜缺陷检测报价-宣雄(推荐商家)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拥有很好的服务与产品，不断地受到新老用户及业内人士的肯定和信任。我们公司是商盟认证会员，点击页面的商盟客服图标，可以直接与我们客服人员对话，愿我们今后的合作愉快！)