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，手机摄像头缺陷检测，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，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，江苏苏州摄像头缺陷检测，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。
本发明对于镜头上下表面的检测，通过镜片区域减去屏蔽区域获得有效检测区域，并将多张图片的有效检测区域进行融合，进行一次缺陷检测，有效提升了检测结果的准确性。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，双摄像头缺陷检测，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
瑕疵检测是科技新型研发瑕疵检测系统。主要是通过工业摄像头，定位系统，视觉CCD检测模式。中文名瑕疵检测功能涵盖图形对比、瑕疵辨识图形对比系统可以考虑客户需求调整对比度字符辨识系统可挑选出不同文字字体瑕疵检测是科技新型研发瑕疵检测系统。主要是通过工业摄像头，定位系统，视觉CCD检测模式。中文名瑕疵检测功能涵盖图形对比、瑕疵辨识图形对比系统可以考虑客户需求调整对比度字符辨识系统可挑选出不同文字字体
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