[發(fā)明專利]平面玻璃元件油墨區(qū)弱小缺陷目標(biāo)檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811528862.6
• 申請(qǐng)日: 2018-12-13
• 公開（公告）號(hào): CN109816627B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王拯洲;達(dá)爭(zhēng)尚;李剛;王力;譚萌;王偉;弋東馳;魏際同
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06T7/73;G06K9/62
• 代理公司: 西安智邦專利商標(biāo)代理有限公司 61211
• 代理人: 胡樂

本發(fā)明提出了一種平面玻璃元件油墨區(qū)弱小缺陷目標(biāo)檢測(cè)方法，識(shí)別速度快、準(zhǔn)確度高。該方法包括：首先，對(duì)大尺寸圖像進(jìn)行首次裁剪，并采用自相關(guān)模板匹配算法對(duì)油墨區(qū)的字符信息進(jìn)行識(shí)別定位，根據(jù)定位結(jié)果對(duì)油墨區(qū)的字符和Log信息進(jìn)行裁剪；其次，對(duì)處理后的圖像進(jìn)行二次裁剪，采用類間最大方差法進(jìn)行二值化后，使用BLOB技術(shù)選擇面積最大的白色區(qū)域在二次裁剪圖像中對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)橛湍珔^(qū)；然后，使用Sobel算子對(duì)油墨區(qū)圖像的邊緣進(jìn)行檢測(cè)，裁剪邊緣上寬度為100像素的過渡區(qū)域，生成僅包含有效弱小缺陷目標(biāo)的油墨區(qū)裁剪圖像；最后，使用一維最大熵算法對(duì)油墨區(qū)圖像進(jìn)行分離，并利用BLOB技術(shù)完成各個(gè)弱小缺陷目標(biāo)的識(shí)別和檢測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種平面上弱小缺陷目標(biāo)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

手機(jī)屏幕為智能手機(jī)的重要組成部分，主要由顯示屏，觸控板、電路板和玻璃平板^[1]組成。手機(jī)玻璃平板是一層玻璃片，采用粘貼等方式附著在觸控板和顯示屏之上，對(duì)手機(jī)顯示屏起到保護(hù)作用。由于在手機(jī)的生產(chǎn)過程中要考慮到重量、厚度和屏幕的光學(xué)特性以及觸摸感受等許多因素，所以當(dāng)前市場(chǎng)上的玻璃平板的厚度大多都控制在0.05cm-0.2cm之間，并且必須極大的提高玻璃表面的平整度和光滑度^[2]。因此，手機(jī)玻璃面板的缺陷檢測(cè)就成為影響手機(jī)質(zhì)量的重要因素。生產(chǎn)商為了嚴(yán)格控制生產(chǎn)質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率，必須采用有效的方法對(duì)玻璃面板的質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，以防止瑕疵品流入市場(chǎng)，避免對(duì)消費(fèi)者的利益受到影響。

傳統(tǒng)的玻璃平板表面缺陷檢測(cè)方法是人工檢測(cè)，工人在強(qiáng)光照射下通過視覺觀察產(chǎn)品表面缺陷，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行篩選。在如今大批量生產(chǎn)的情況下，這種方法逐漸暴露出了許多弊端：1)檢測(cè)速度慢；2)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法量化；3)生產(chǎn)成本增加。

為了提高手機(jī)玻璃面板弱小污點(diǎn)的檢測(cè)效率和精度，目前設(shè)計(jì)了基于計(jì)算機(jī)視覺的玻璃平板表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由圖像采集、數(shù)字圖像處理和圖像輸出三部分組成。1)圖像采集部分由CCD相機(jī)、鏡頭、圖像采集卡和光源等組成，在光源的照明下，使得玻璃平板表面的損傷點(diǎn)產(chǎn)生散射作用，在CCD的暗場(chǎng)圖像上將會(huì)觀察到對(duì)應(yīng)位置較為明亮的散射光斑^[3]，從而可以獲取缺陷目標(biāo)的數(shù)字圖像信息；2)數(shù)字圖像處理部分主要對(duì)所獲得的數(shù)字圖進(jìn)行處理，主要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)^[4]、圖像分割、模板匹配^[5]、BLOB分析^[6]等處理；3)圖像輸出部分用來(lái)提取所需的圖像特征，包括損傷區(qū)域的數(shù)量、位置、面積等信息。

為了盡可能使得弱小污點(diǎn)清晰，采用暗場(chǎng)照明、線陣相機(jī)逐行掃描的方式進(jìn)行成像，這將導(dǎo)致圖像尺寸(30720×16384)遠(yuǎn)大于小缺陷目標(biāo)(3個(gè)像素)的尺寸。例如，對(duì)于小于10微米的弱小缺陷目標(biāo)檢測(cè)，選用分辨率為2微米的線陣CCD相機(jī)和環(huán)形的LED光源陣列進(jìn)行成像，使得圖像尺寸達(dá)到10684×30720像素，圖像大小為491M。同時(shí)，由于污點(diǎn)處于油墨區(qū)，這使得缺陷目標(biāo)相對(duì)于油墨區(qū)背景的對(duì)比度很低，這導(dǎo)致常見的目標(biāo)檢測(cè)方法無(wú)法快速有效地實(shí)現(xiàn)油墨區(qū)弱小缺陷目標(biāo)的檢測(cè)。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決常規(guī)目標(biāo)檢測(cè)方法無(wú)法快速有效實(shí)現(xiàn)油墨區(qū)弱小缺陷目標(biāo)檢測(cè)的問題，本發(fā)明提出了一種平面玻璃元件油墨區(qū)弱小缺陷目標(biāo)檢測(cè)方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

首先，對(duì)大尺寸圖像進(jìn)行首次裁剪，并采用自相關(guān)模板匹配算法對(duì)油墨區(qū)的字符信息進(jìn)行識(shí)別定位，根據(jù)定位結(jié)果對(duì)油墨區(qū)的字符和Log信息進(jìn)行裁剪；

其次，對(duì)處理后的圖像進(jìn)行二次裁剪，采用類間最大方差法進(jìn)行二值化后，使用BLOB技術(shù)選擇面積最大的白色區(qū)域在二次裁剪圖像中對(duì)應(yīng)的區(qū)域?yàn)橛湍珔^(qū)；

然后，使用Sobel算子對(duì)油墨區(qū)圖像的邊緣進(jìn)行檢測(cè)，裁剪邊緣上寬度為100像素的過渡區(qū)域，生成僅包含有效弱小缺陷目標(biāo)的油墨區(qū)裁剪圖像；