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，隐形眼镜缺陷检测，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，隐形眼镜缺陷检测好不好，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。
节约成本：通过早期检测和修复缺陷，可以避免因缺陷导致的后期修复和维护成本的增加。此外，通过缺陷检测，还可以提高生产效率，隐形眼镜缺陷检测怎么样，减少资源和材料的浪费。
增强信任和声誉：对于制造商和供应商而言，进行缺陷检测并确保产品质量，可以增强客户对其产品的信任和满意度，进而提升企业的声誉和竞争力。
本发明对于镜头内部结构的检测方法，提高了断层扫描图像缺陷搜索的准确度与精度。不会因为搜索到非对焦缺陷，导致算法误检。且对点子等检测精度，由原来相差±10um，提高到了±5um以内。
本发明对于镜头端面和凸台的检测方法，针对端面与凸台检测的耗时，由原两张图片分别导入显卡中进行gpu运算深度学习模型，现在仅需要导入一张图片进行深度学习运算极大的降低了gpu运算的消耗，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，极大的提升了效率。
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