SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割，通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类，字符检测，通过处理分割的计算出瑕疵分布的位置、大小等信息，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.
具体来说，字符缺陷检测，根据本发明的一种实施方式，在线字符检测，首先在步骤s21中，利用层拍相机沿z轴方向对镜头内部进行层拍获得50张图片，将50张图片按照顺序每5张分为一组，共分为10组。然后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。接着将位于同一位置处的多个缺陷筛选出来，ocr字符检测，筛选方法是通过在同一位置处计算缺陷中心距离偏差值，保留偏差值小于设定距离阈值的所有缺陷作为该位置不同层的缺陷。
随时技术的发展，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。
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