其中imagemerge1表示初步融合图片，imagemerge2表示融合图片，k1代表image1的权重系数，k2代表image2的权重系数，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。根据本发明的一个方面，江苏隐形眼镜缺陷检测，所述步骤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、在所述缺陷容器中，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；s24、根据清晰度算法筛选出同一位置处表现为清晰的缺陷，按照此缺陷判断其尺寸是否为缺陷产品。根据本发明的一个方面，在所述步骤s33中，对所述检测图片进行分割的方法包括全局阈值分割方法、动态阈值分割方法或均值阈值分割方法。本发明的镜头缺陷检测方法，隐形眼镜缺陷检测厂商，能够对镜头进行的检测，隐形眼镜缺陷检测供应，包括对镜头端面和凸台的缺陷检测、对镜片区域内尘、内脏、脱模、毛丝等缺陷检测、对镜片、胶水、镜筒伤的检测和对镜头上表面和下表面的检测。并且检测方法具有高精度、的优点。1.1缺陷的定义当前对于缺陷有两种认知的方式，种是有监督的方法，也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的方法，就是将正常无缺陷的样本进行学习，学习正常区域的特征，隐形眼镜缺陷检测供应商，网络检测异常的区域。缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割，如下图所示，缺陷分类需要分类出缺陷的类别(色、空洞、经线);缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置;缺陷分割将缺陷逐像素从背景中分割出来。隐形眼镜缺陷检测供应-苏州宣雄-江苏隐形眼镜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为客户提供“缺陷检测,摄像头缺陷检测”等业务，公司拥有“宣雄”等品牌，专注于检测仪等行业。，在江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室的名声不错。欢迎来电垂询，联系人：朱秀谨。)