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，phi1；x2，ocr字符检测批发，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； 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，在线字符检测，由原来相差±10um，昆山字符检测，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，检测中文字符，计算耗时由原1600ms，下降至900ms左右，极大的提升了效率。1.1缺陷的定义当前对于缺陷有两种认知的方式，种是有监督的方法，也就是体现在利用标记了标签(包括类别、矩形框或逐像素等)的缺陷图像输入到网络中进行训练.此时'缺陷意味着标记过的区域或者图像。第二种是无监督的方法，就是将正常无缺陷的样本进行学习，学习正常区域的特征，网络检测异常的区域。缺陷检测的任务大致分为三个阶段分别是缺陷分类、缺陷定位、缺陷分割，如下图所示，缺陷分类需要分类出缺陷的类别(色、空洞、经线) ; 缺陷定位不仅需要获取缺陷的类别还需要标注出缺陷的位置; 缺陷分割将缺陷逐像素从背景中分割出来。 在线字符检测-宣雄智能-昆山字符检测由苏州宣雄智能科技有限公司提供。苏州宣雄智能科技有限公司是江苏 苏州 ,检测仪的见证者，多年来，公司贯彻执行科学管理、发展、诚实守信的方针，满足客户需求。在宣雄领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创宣雄更加美好的未来。 产品：宣雄供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
