手机玻璃屏表面缺陷视觉检测方法研究

摘要：

目的 针对手机玻璃屏表面缺陷人工检测存在的准确率低、稳定性差等问题,提出一种基于机器视觉技术的手机玻璃屏表面缺陷检测方法.方法 采用统计平均法建立模板图像,以减少外界光照对模板图像的灰度影响.采用基于互信息的配准方法实现模板图像和待测图像的像素对齐,将配准后的待测图像与模板图像进行差分运算,获取残差图像,并采用Niblack方法实现残差图像上的缺陷判断.通过搭建的实验平台获取了300幅手机玻璃屏图像,并采用文中提出的方法、模板匹配法和人工检测法对300幅图像实施缺陷检测.结果 实验结果显示,文中方法的真正率为92％,真负率为96.5％和准确率为95％.与模板匹配法和人工检测法相比,文中方法在真正率、真负率和准确率上分别至少提高了5％,4％和4.3％.结论 文中方法与人工检测方法相比,提高了手机玻璃屏表面缺陷检测的准确率和稳定性.

关键词：手机玻璃屏、缺陷检测、差影法、模板

所属期刊栏目：39

分类号：TB487;TP391.4(工业通用技术与设备)

资助基金：国家自然科学基金51675106,51605101;广东省自然科学基金2015A030312008,2016A030308016;广东省科技计划2015B010104008;广东省数控一代机械产品创新应用示范工程专项资金2013B011301023;广东工业大学校青年基金ZD2017001

在线出版日期：2018-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：16-21