根据本发明的一个方面，在所述步骤s24中：
将同一位置处的缺陷筛选出来后，利用设定大小的矩形核膨胀得到比实际缺陷略大的roi区域，提炼出所述roi区域大小的原图；
根据公式：c＝∑δδ(i，j)2pδ(i，ocr字符检测，j)计算出所述roi区域图像的对比度，筛选出同一位置处对比度缺陷作为表现清晰的缺陷；
其中δ(i，j)＝|i-j|表示相邻像素间灰度差，pδ(i，j)表示相邻像素间的灰度差值为δ的像素分布概率。
字符检测，又叫OCR或OCV检测，苏州字符检测，是专门对各种电子元器件、手机键盘、电脑键盘等物品表面上印刷或雕刻的字符进行识别和检测，常见的字符包括数字、英文字母、符号、汉字等。目前国内外不少研究机器视觉的企业开发了相应的检测软件，进行简单设定后，即可对被检测字符自动识别、检测，如有异常发生，可提示报警或者控制机器停机。对不符合要求的工件检测后可输出控制信号，剔除不合格品，自能化程度相当高。
根据本发明的一个方面，在所述s11中，对所述端面和凸台按照如下公式的模板匹配获得r(x，y)值时得到两组值(x1，y1，检测中文字符，phi1；x2，y2，phi2)分别代表定位的x坐标、y坐标和角度：
根据本发明的一个方面，所述步骤s14包括：所述步骤s14包括：按照imagemerge1＝k1*image1+k2*image2+b对所述凸台图片和端面图片进行融合，再按照imagemerge2＝a*imagemerge1+b获得终的融合图片；
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