字符檢測(cè)，又叫OCR或OCV檢測(cè)，是專門對(duì)各種電子元器件、手機(jī)鍵盤、電腦鍵盤等物品表面上印刷或雕刻的字符進(jìn)行識(shí)別和檢測(cè)，瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)，常見的字符包括數(shù)字、英文字母、符號(hào)、漢字等。目前國(guó)內(nèi)外不少研究機(jī)器視覺的企業(yè)開發(fā)了相應(yīng)的檢測(cè)軟件，進(jìn)行簡(jiǎn)單設(shè)定后，即可對(duì)被檢測(cè)字符自動(dòng)識(shí)別、檢測(cè)，如有異常發(fā)生，可提示報(bào)警或者控制機(jī)器停機(jī)。對(duì)不符合要求的工件檢測(cè)后可輸出控制信號(hào)，剔除不合格品，自能化程度相當(dāng)高。

其中imagemerge1表示初步融合圖片，imagemerge2表示融合圖片，中山瑕疵檢測(cè)，k1代表image1的權(quán)重系數(shù)，k2代表image2的權(quán)重系數(shù)，a表示拉伸系數(shù)，b表示拉伸偏移；image1表示凸臺(tái)圖片，image2表示端面圖片。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，所述步驟s2包括：

s21、利用層拍相機(jī)沿z軸方向?qū)︾R頭內(nèi)部進(jìn)行層拍獲得多張圖片，并按照順序等分為多組；

s22、對(duì)每一組圖片進(jìn)行缺陷分割和識(shí)別，將符合缺陷標(biāo)準(zhǔn)的所有缺陷放入到缺陷容器中；

s23、在所述缺陷容器中，通過比較缺陷中心距離偏差值將同一位置處的缺陷篩選出來；

s24、根據(jù)清晰度算法篩選出同一位置處表現(xiàn)為清晰的缺陷，按照此缺陷判斷其尺寸是否為缺陷產(chǎn)品。

接著利用自定義的核7*7，工業(yè)瑕疵檢測(cè)，進(jìn)行圖像卷積運(yùn)算提取端面圖片高頻分量：

再利用加權(quán)平均值算法，按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b對(duì)凸臺(tái)圖片和端面圖片進(jìn)行融合，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b獲得終的融合圖片，根據(jù)融合照片進(jìn)行缺陷檢測(cè)。其中imagemerge1表示初步融合圖片，瑕疵檢測(cè)設(shè)備，imagemerge2表示融合圖片，a表示拉伸系數(shù)，b表示拉伸偏移；image1表示凸臺(tái)圖片，image2表示端面圖片，k1表示凸臺(tái)權(quán)重系數(shù)，k2表示端面權(quán)重系數(shù)。

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