隨時技術(shù)的發(fā)展，也出現(xiàn)了采用固定式或動態(tài)閾值分割方式進行檢測的算法，字符檢測工具，但此方法同樣存在缺陷：

1、鏡頭鏡片區(qū)域結(jié)構(gòu)紋理復(fù)雜，單一的閾值方法不能區(qū)分缺陷和產(chǎn)品本身結(jié)構(gòu)；

2、鏡頭的端面、凸臺區(qū)域，存在大量的紋理干擾，現(xiàn)有的閾值方法難以進行有效分割缺陷；

3、現(xiàn)有方法采用定焦采圖的方式，獲得的缺陷尺寸不準(zhǔn)確，導(dǎo)致漏檢率難以控制。

接著利用自定義的核7*7，南京字符檢測，進行圖像卷積運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對凸臺圖片和端面圖片進行融合，按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b獲得終的融合圖片，根據(jù)融合照片進行缺陷檢測。其中imagemerge1表示初步融合圖片，imagemerge2表示融合圖片，a表示拉伸系數(shù)，b表示拉伸偏移；image1表示凸臺圖片，image2表示端面圖片，k1表示凸臺權(quán)重系數(shù)，k2表示端面權(quán)重系數(shù)。

因為手機鏡頭的端面區(qū)域和凸臺區(qū)域存在一定的高度差，現(xiàn)有技術(shù)中需要拍攝兩張圖像并進行兩次算法檢測，導(dǎo)致檢測速度慢、cpu負(fù)載高。而本發(fā)明的端面和凸臺檢測方法有效地解決了這一問題，具體來說，根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式，本發(fā)明的端面和凸臺檢測方法需要對端面和凸臺按照如下公式的模板匹配獲得r(x，檢測中文字符，y)值時得到兩組值(x1，y1，phi1；x2，y2，phi2)分別代表***的x坐標(biāo)、y坐標(biāo)和角度：

之后對凸臺圖片進行仿射變換后與端面圖片對齊，

檢測中文字符-南京字符檢測-蘇州宣雄智能(查看)由蘇州宣雄智能科技有限公司提供。蘇州宣雄智能科技有限公司位于江蘇省蘇州市昆山市開發(fā)區(qū)前進東路科技廣場1501室。在市場經(jīng)濟的浪潮中拼博和發(fā)展，目前宣雄在檢測儀中享有良好的聲譽。宣雄取得全網(wǎng)商盟認(rèn)證，標(biāo)志著我們的服務(wù)和管理水平達到了一個新的高度。宣雄全體員工愿與各界有識之士共同發(fā)展，共創(chuàng)美好未來。