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，工业瑕疵检测，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，瑕疵检测设备，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。随时技术的发展，也出现了采用固定式或动态阈值分割方式进行检测的算法，但此方法同样存在缺陷：1、镜头镜片区域结构纹理复杂，表面瑕疵检测系统，单一的阈值方法不能区分缺陷和产品本身结构；2、镜头的端面、凸台区域，存在大量的纹理干扰，现有的阈值方法难以进行有效分割缺陷；3、现有方法采用定焦采图的方式，获得的缺陷尺寸不准确，导致漏检率难以控制。结合图1和图6所示，瑕疵检测，本发明的步骤s2包括：s21、利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得多张图片，并按照顺序等分为多组；s22、对每一组图片进行缺陷分割和识别，将符合缺陷标准的所有缺陷放入到缺陷容器中；s23、在缺陷容器中，通过比较缺陷中心距离偏差值将同一位置处的缺陷筛选出来；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，自给自足。瑕疵检测-苏州宣雄智能-表面瑕疵检测系统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！)