买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：一种基于对称性的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法，本发明涉及手机玻璃盖板缺陷检测，由黑白周期结构光拍摄的图像序列计算缺陷增强图像，再预处理去噪。提取ROI，再通过亚像素边缘检测方法对视窗区进行两次轮廓提取，分别是真实的轮廓边缘和直线拟合的标准轮廓边缘并计算对称轴。根据两轮廓的差异检测边缘的崩边、毛刺。对称轴两侧在空间域进行对应位置像素点的相减运算，利用差值信息提取出只有缺陷区域的二值化图像，以检测视窗区表面的缺陷。本发明的检测方法克服了传统模板匹配需要标准模板且无法适应多种型号检测的问题，可实现对手机玻璃盖板视窗区缺陷的快速、高识别率的自动化检测。

主权项：1.一种基于对称性的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1、图像数据采集显示器上投射周期性移动的黑白周期条纹结构光，通过面阵相机拍摄的图像序列计算缺陷增强图像；屏幕上显示的黑白周期条纹图像可以表示为： 式中，fdbx,y表示黑白周期条纹图像坐标x,y处像素的灰度值，T为黑白周期条纹图像的周期，δ为黑白周期条纹中白色条纹的宽度，T为δ的4倍，w为黑白周期条纹图像的宽度，设经过黑白周期条纹光投影反射拍摄到的手机玻璃盖板图像记为Idb；经过黑白周期条纹光反射拍摄到的手机玻璃盖板图像序列合成的手机玻璃盖板增强图片对发生漫反射的缺陷可以稳定提升缺陷与背景的对比度，凸显缺陷，手机玻璃盖板缺陷增强图像的获取过程可以表示为： 式中，表示手机玻璃盖板经过图像增强算法得到的缺陷增强图像坐标x,y处的像素灰度值，N为拍摄的图像总数，表示拍摄到的第k幅手机玻璃盖板图像；2、图像预处理对图像先进行中值滤波，再进行形态学闭运算，去除噪声干扰，减少毛刺粘连；再采用均方差归一化来减小光照对图像灰度的影响，图像均方差的计算公式为： 式中，σ为标准差，M*N表示图像的大小，Pi,j表示第i行、第j列的像素值，u为像素的均值；将像素值归一化到均值为0、方差为1的过程可表示为：P'i,j＝Pi,j-uσ其中P'i,j表示第i行、第j列经均方差归一化后的像素值；3、亚像素轮廓提取先定位ROI视窗区区域，再通过亚像素边缘检测方法对视窗区进行两次轮廓提取，包括实际真实的轮廓边缘和直线拟合的标准轮廓边缘；利用离散的图像数据建立二次曲线边缘阶跃模型来进行亚像素边缘参数的计算，完成边缘检测，二次曲线可表示为：y＝ax2+bx+c其中，a,b,c是二次曲线的参数；对于离散型数据的数字图像，一维离散q阶灰度矩可表示为： 其中，gii＝1,2,...,n是图像中实际的灰度值，n是总像素点数；首先利用像素级检测算子Sobel算子对图像进行像素级边缘检测，再求出图像中边缘所在点的一阶和二阶灰度矩，即对应上述灰度矩公式中的q＝1、q＝2，最后建立基于一维灰度矩亚像素边缘检测的边缘模型图，可计算得到全部曲线边缘参数，检测出手机玻璃盖板视窗区的实际亚像素边缘轮廓，设视窗区实际亚像素轮廓记为Srealx,y；Hough直线检测抗干扰能力强，对图像中直线的残缺部分、噪声等不敏感，设点AxA,yA，点BxB,yB，霍夫空间中直线AB倾斜角度θ可表示为： 对手机玻璃盖板的实际边缘检测出来后，本发明利用基于改进的Hough_line的亚像素直线检测方法精确检测Srealx,y中的直线，避免玻璃盖板边缘处可能存在的崩边、毛刺等缺陷对检测造成影响，设定θ的计算范围，取一个最小值θmin和一个最大值θmax，此范围内霍夫空间各点的公式为：rij＝xicosθj+yisinθj其中，rij为某一边缘的像素点，xi为横坐标，yi为纵坐标；当r出现的次数大于设定的阈值时，对应的点将在平面中形成一条直线，当θj取最小值时，所得到的直线即为视窗区边缘的亚像素位置，其边缘方向垂直于θ方向所在的直线，设经过改进Hough_line的亚像素直线检测方法提取的视窗区标准轮廓记为Sidealx,y，设视窗区标准轮廓的每个边所在的直线在笛卡尔坐标系中分别表示为： 式中，ytop，ybottom，yleft，yright分别代表视窗区标准轮廓上、下、左、右四条边所在直线的数学表达式中的纵坐标，kii＝1,2,3,4表示各直线的斜率，且有k1＝k2,k3＝k4；4、计算视窗区对称轴根据检测到的标准轮廓边缘，计算出视窗区表面的横向对称轴和纵向对称轴；由于视窗区几乎都是标准的轴对称矩形，所以对称轴跟两边是平行的，即其斜率和两边的斜率是一样的，设横向对称轴所在直线在笛卡尔直线坐标系中表达式为：ysymmetry＝kx+b其中k为斜率，且k＝k3＝k4，b为截距，且b＝b1+b22；5、边缘处缺陷检测根据实际轮廓和标准轮廓的差异检测边缘上的崩边、毛刺缺陷；根据生产线检测标准设置检测精度阈值δ，根据步骤3检测到的实际轮廓Srealx,y和标准轮廓Sidealx,y对比来检测崩边、毛刺缺陷，检测过程可以表示为： 6、视窗区表面缺陷检测根据计算出的对称轴在空间域进行对应位置像素点的相减运算，利用差值信息提取出只有缺陷区域的二值化图像，检测视窗区表面的缺陷，检测出视窗区的横向对称轴和纵向对称轴，分别将视窗区表面分割为相同的上下两部分，记为Stopx,y,Sbottomx,y,和相同的左右两部分，记为Sleftx,y,Srightx,y，分别通过类似传统模板匹配的方法检测视窗区表面的缺陷，即对称轴两边的部分在空间域进行对应位置下像素的相减运算，用左边图像Sleftx,y减去右边图像Srightx,y得到两边图像的差值信息，用上边图像Stopx,y减去下边图像Sbottomx,y得到两边图像的差值信息，并将上下和左右检测的结果进行融合，得到最终的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 一种基于对称性的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法