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，image2表示端面图片，k1表示凸台权重系数，k2表示端面权重系数。随时技术的发展，隐形眼镜缺陷检测批发，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，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。SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割，隐形眼镜缺陷检测供应，通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类，通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息，隐形眼镜缺陷检测，同时记录成报表，方便后期查询、统计及打印，有效的减少了人工成本，提高了产品质量及企业竞争力。生产线正常生产时，高亮的LED线性聚光冷光源采用透射的原理照射在产品表面.隐形眼镜缺陷检测批发-隐形眼镜缺陷检测-宣雄智能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位于江苏省苏州市昆山市开发区前进东路科技广场1501室。在市场经济的浪潮中拼博和发展，目前宣雄在检测仪中享有良好的声誉。宣雄取得全网商盟认证，标志着我们的服务和管理水平达到了一个新的高度。宣雄全体员工愿与各界有识之士共同发展，共创美好未来。)