SIMV纸病在线检测系统通过的图像处理处理算法分割，字符检测，通过灰阶、亮度的对比实现纸病的检测及分类，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，字符检测系统，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.
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，ocr字符检测批发，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，极大的提升了效率。
具体来说，根据本发明的一种实施方式，首先在步骤s21中，字符识别检测，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，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。
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