_基于线阵CCD的手机屏幕瑕疵检测器的设计

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基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究
2.3 缺陷分类检测
2.3.1 坏点、坏线检测
手机屏幕由很多个独立的像素阵列组合而成,每个像素
又由红、绿、蓝三种颜色的液晶体构成,通过三色液晶体的
不同组合来显示出不同的颜色,从而组成手机屏幕中生动而
丰富的画面。但是,由于目前的电子电路无法保证一直不出
Key words: mobile screen; defect detection; machine vision
1 引言
手机作为移动通信技术发展的产物,已成为了人们生活 中不可缺少的物品。随着手机屏幕显示器向大尺寸、高分辨 率和轻薄化的方向发展,手机屏幕的各种显示缺陷出现的几 率大大增加。因此,在手机的生产过程中,若要确保其生产 质量,必须进行严格的缺陷检测。当前手机屏幕缺陷的检测 主要依靠传统的人工查看法进行,检测主体受主观和客观方 面缺陷的制约,这种检测手段不仅容易出现漏检、误检等问 题,可靠性和稳定性难以保证,而且检测效率不高、实时性 差,检测需要的成本也很高。对于大批量工业化生产的今天, 人工查看法已经不能满足工业化生产的需要,故而研究一种 合适的手机屏幕缺陷检测系统以实现对手机屏幕缺陷的自动 在线实时检测成为目前手机生产领域的迫切要求 [1] 因此,研 究基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法无论是对于手机用 户还是对于手机生产商来说都具有很高的实际意义。
2.2 图像预处理
在缺陷检测之前必须对采集到的手机屏幕图像进行预处 理,降低屏幕缺陷检测时无关因素的干扰,提高算法的检测 效率。首先进行二值化 [3] 和边缘检测 [4] 确定手机屏幕区域的 位置,其次采用几何校正 [5] 使目标区域保持水平利于进行目 标提取 [6] 操作,最后进行颜色空间 [7] 转换提高屏幕缺陷与周 围的对比度,以便于之后进行缺陷检测。通过预处理操作, 成功地提取出了待检测的目标区域,得到手机屏幕图像,大 大提高了算法的检测效率。

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测中的研究进展

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测中的研究进展

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测中的研究进展随着手机行业的飞速发展,手机屏幕作为手机的重要组成部分,在质量控制方面也变得越来越重要。

而检测手机屏幕缺陷是确保产品质量的重要环节之一。

近年来,基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测技术得到了广泛应用和深入研究,为提高手机屏幕质量和生产效率发挥了重要作用。

一、背景介绍手机屏幕作为手机显示的重要组件,其质量直接影响到用户的使用体验。

然而,由于生产过程中的各种因素,手机屏幕上常常会出现一些缺陷,如亮点、坏点、线缺陷等。

这些缺陷不仅影响了屏幕的视觉效果,还可能降低屏幕的使用寿命。

二、传统检测方法的局限性在过去,手机屏幕缺陷检测通常依靠人工目视检查来完成。

然而,由于人的主观意识和疲劳等原因,人工检测存在一定的限制和不足之处。

首先,人工检测速度较慢,无法满足工业化生产的需求;其次,人的主观性会导致缺陷漏检或误差检测;最后,人工检测成本较高,对于大规模生产来说,效率和经济性都不尽如人意。

三、基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测技术随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展,基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测技术逐渐成为研究的热点。

该技术利用现代计算机的强大算力和图像处理算法,能够实现对手机屏幕缺陷的快速、准确、自动化检测。

1. 图像采集在手机屏幕缺陷检测中,首先需要对手机屏幕进行图像采集。

一般而言,采用高分辨率的相机或显微镜来拍摄手机屏幕图像,并将其转换为数字图像信号。

2. 图像预处理采集到的图像信号往往会受到光照条件、噪声等因素的影响,为了提高图像质量和减少干扰,需要对图像进行预处理。

预处理包括去噪、图像对比度增强、图像增强等步骤,以获得更清晰、更具对比度的图像。

3. 特征提取特征提取是机器视觉技术中的关键一步。

在手机屏幕缺陷检测中,可以利用图像处理算法提取出屏幕图像的各种特征,比如纹理、形状、颜色等。

这些特征可以用于缺陷的分类和判别。

4. 缺陷检测与分类基于提取的特征,通过训练相应的机器学习模型或使用深度学习模型,可以实现对屏幕图像中缺陷的检测和分类。

基于CCD的手机液晶屏缺陷检测方法

基于CCD的手机液晶屏缺陷检测方法

基于CCD的手机液晶屏缺陷检测方法
闫俊红;禹昕晖;李忠虎
【期刊名称】《包头职业技术学院学报》
【年(卷),期】2017(18)1
【摘要】针对手机液晶屏在生产过程中会出现划痕,凹陷,亮点等缺陷,提出了一种一阶和二阶相结合的边缘提取检测方法.采用CCD相机获取生产线上液晶屏图片,对含有瑕疵的产品进行图像缺陷采集,通过VS2010+ OpenCV对采集到的图像进行去噪,保留细节的图像滤波,提取出完整缺陷边缘的边缘检测等处理,从而进行图像缺陷的分类和整理.结果表明通过这种方法能达成缺陷检测的目的,边缘特征明显.【总页数】4页(P18-20,59)
【作者】闫俊红;禹昕晖;李忠虎
【作者单位】内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于CCD的手机液晶屏缺陷检测方法及技巧分析 [J], 胡庆云
2.以CCD为基础的手机液晶屏缺陷检测 [J], 董洪涛
3.基于MapReduce的液晶屏缺陷检测方法 [J], 夏晓云;张仁斌;谢瑞;王聪
4.基于机器视觉的液晶屏Mura缺陷检测方法 [J], 钱基德;陈斌;钱基业;赵恒军;陈

5.基于CCD技术的手机液晶屏缺陷检测方法探析 [J], 牟淑贤
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基于线阵CCD的极片缺陷检测系统

基于线阵CCD的极片缺陷检测系统

基于线阵CCD的极片缺陷检测系统刘妍【期刊名称】《山西电子技术》【年(卷),期】2012(000)002【摘要】利用光电检测技术实现电池生产过程中的露箔等极片缺陷检测,利用光学成像的方式,通过CCD线阵相机直接获取极板表面的图像,通过对所获取的图像进行处理、识别,进而判断极板上是否存在露箔区域和其他缺陷区域,消除因露箔等极片缺陷所带来的安全隐患。

系统可以识别出突出极片0.5 mm以上的颗粒、小于0.2 mm×0.2 mm的露箔区,检测速度大于15 m/min,满足极片检测的准确性和检测效率。

%This system uses photoelectric detecting technique in the process of battery production to make defects detection such as for a piece of foil dew.It gains plate surface image with using optical imaging ways and through a linear array CCD camera to judge whether there is dew foil areas on the plate and other defect areas through the image processing and identifying,then to eliminate the hidden safety danger by dew foil defects and so on.This system can recognize the particles of a 0.5 mm above highlight and dew foil area less than 0.2 mm×0.2 mm.The detection speed is greater than 15 m/min,and can meet the requirement of precision and the detection efficiency for the very pieces.【总页数】2页(P18-19)【作者】刘妍【作者单位】中北大学,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TN247;TP274.5【相关文献】1.基于线阵CCD的印刷品缺陷在线检测系统设计 [J], 李果2.基于线阵CCD的电缆材料缺陷检测系统 [J], 徐国盛3.基于线阵CCD的车轮表面缺陷检测系统的图像预处理研究 [J], 吴海滨;夏需堂4.基于线阵CCD的玻璃缺陷检测系统研究 [J], 杨继亮;金永;王召巴5.基于线阵CCD的印刷品缺陷在线检测系统设计 [J], 王诗因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究36

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究36

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究摘要:在近些年来,随着手机行业飞速发展,手机屏幕缺陷的检测方式有许多,但是采用最多的还是人工检测的方式。

人工检测的方式效率低误差较大很难满足现在手机行业的发展形势。

本文针对目前手机行业的发展形势,提出了一种基于机器视觉手机屏幕缺陷自动检测系统。

此系统的工作流程依次是采集图像、对采集的图像进行裁剪、除去灰尘、滤波去噪、分割图像、初次识别缺陷区域、结合缺陷区域与其他部分对比分析、识别筛选出不合格的产品。

只有当此系统的检测的合格率达到97.5%时,才会具有实用性,值得推广到实际的工业生产中去。

关键词:机器视觉;缺陷检测;手机屏幕引言随着全球经济的发展,各国的通信产业也都发展到一定的高度,高质高效的智能手机虽然价格不断增高,但是仍然备受人们的喜欢。

手机屏幕作为手机的重要组成部分,是人与信息打交道的桥梁,手机屏幕的质量的优劣将会直接影响到用户的体验。

在现在的手机发展现状看来,手机屏幕缺陷检测主要依靠人工。

人工检测工作难度大,工作量大,导致工作者对工作产生厌倦和身体疲劳。

这种方式可能会使大量劣质产品流入消费者手中,不适用于如今的实际工业生产中。

针对目前手机行业的发展形势,提出了一种基于机器视觉手机屏幕缺陷自动检测系统。

1.机器视觉检测技术目前,因为机器视觉检测技术实用性强、效率高、具有高精确度,所有受到了人们的一致好评,并且备受工业生产的欢迎。

全球有许多机器检测技术被应用于实际的手机屏幕缺陷检测流程中。

Kim团队提出了一种降低灰度不均匀等级的阈值方式,这种方式可以通过识别出多种线缺陷完成缺陷的排除;Lee and Yoo等首先会绘制二维曲线,再使用背景差异法检测mura缺陷以及不同形状和方向的缺陷,但是对窗口的大小有局限性。

You-Ching Lee和Cheng-EnShie等提出一种能识别各种缺陷的累计差异和多分辨率背景的检测方法,但是对移动的装置要求较高;Tsai和Tseng等利用傅立叶变换和阈值方式消除背景干扰,但时效性差;易松松使用了级联检测方式;高如新采用了快速匹配差分法检测方式;徐祖鑫提出了一种数学形态学的检测方法,他们所采用的和提出的手机屏幕检测方式对点、线等明显的缺陷有着较高和精准的识别率,但是对于一些特殊的缺陷还是有待完善。

基于CCD的手机液晶屏缺陷检测方法及技巧分析

基于CCD的手机液晶屏缺陷检测方法及技巧分析

基于CCD的手机液晶屏缺陷检测方法及技巧分析作者:胡庆云来源:《中国新技术新产品》2018年第02期摘要:随着我国科学技术的不断发展,手机逐渐成为人们出行的必需品,而手机液晶屏的质量也逐渐成为人们关注的重要问题。

因此,如何做好手机液晶屏缺陷检测工作成为生产厂家所面临的主要问题。

本文将结合实际情况对CCD下手机液晶屏缺陷的检测方式及技巧进行分析,旨在促进我国手机液晶屏缺陷的检测方法不断完善。

关键词:CCD;手机液晶屏;缺陷检测中图分类号:TP391 文献标志码:A0 引言随着我国社会经济的快速增长使得电子科技得到较好的发展,手机作为重要的通信工具已成为人们生活的必需品。

在这样的时代背景下,做好手机液晶屏缺陷检测工作、保证手机液晶屏质量成为手机制造商需要考虑的重要问题。

本文将结合实际情况对CCD下手机液晶屏缺陷的检测方式及技巧进行分析,以期为今后的相关工作提供宝贵经验。

1 系统结构设计手机液晶屏缺陷监测系统是一种用于检测手机液晶屏缺陷的检测系统,在检测过程中这一系统主要是应用图像处理方式对屏幕进行有效监测,主要是由光学系统、CCD、图像采集部分、图像处理部分、显示识别部分构成。

手机液晶屏缺陷监测系统的运行原理为在确定CCD 相机未知的基础上通过光源位置同步采集被检测物体的数据,同时将采集到的数据信息以图像信号的方式传送至计算机,再有计算机对收集的手机液晶屏数据进行图像处理、边缘检测、分析识别等处理后,根据判别标准来判断手机液晶屏是可以完成检测手机液晶屏缺陷的任务。

2 图像处理2.1 图像预处理在获取图像的过程中,通过CCD获得的图像在经过一系列处理后会产生一定的噪声污染,使得检测目标可能会受到声音的影响不会反映在背景中,从而降低了图像的质量,为后期的检测工作带来一定困难。

通过图像预处理对原图像进行一些简单处理,从而有效地将图像中存在的噪声干扰去除,使得手机液晶屏缺陷工作可以顺利进行。

在这一过程中,应根据实际情况选择滤波,使得滤波既可以保留图像的轮廓细节,又可以有效去除图像中的噪声干扰。

手机液晶屏幕缺陷检测流水线装置的机械设计与运动控制分析

手机液晶屏幕缺陷检测流水线装置的机械设计与运动控制分析

手机液晶屏幕缺陷检测流水线装置的机械设计与运动控制分析摘要:在工业化越来越普及的时代,企业的自动化水平可以体现企业的先进程度。

而随着手机生产规模越来愈大,对手机屏幕缺陷的检测工作也越来越繁多。

传统的人工检测存在着许多弊端,而屏幕缺陷检测流水线的出现可以有效地替代人工检测,为企业带来高效的屏幕缺陷检测。

本文对流水线的产生进行了简述,并详细介绍了手机屏幕缺陷检测流水线体系的各个部分及其运转模式。

关键词:手机;液晶屏幕;缺陷检测;流水线装置手机是我们日常生活中经常用到的,而构成手机的部件中,液晶屏幕是其显示的部件。

在手机的生产中,液晶屏幕缺陷的监测是整个流程中非常重要的一环,而目前在我国采用的方式中,主要还是人工肉眼观察为主,在统计中,这些检测人员在公司整体员工的中占到了38%。

人工肉眼观察有其弊端,例如检测的效率不高,人为因素占了很大比例,且因人与人的不同导致了其检测标准无法严格的按照统一标准来执行,而在工作时间较长后,会因人的疲劳而导致出错率大幅度提升;而作为企业,在招聘相关的检测工作人员时需要花费时间和精力,在招聘完成后还需要对员工统一进行相关的培训,这在我国目前人工成本不断攀升的大环境下,会给企业带来巨大的成本提升。

所以研发出相关的检测流水线对于公司来说是非常迫切的。

目前的手机液晶屏有许多优良特点,比如亮度非常好,色彩很鲜艳等,传统的人工监测主要是肉眼观察,不但会对人的眼睛产生巨大伤害,还会因其乏味的重复性而导致员工容易倦怠,导致准确率降低。

目前研发的一些自动检测设备大多采用的是机器视觉的技术来代替人的肉眼检测,将图像识别体系和流水线想结合,可以对手机液晶屏幕的缺陷进行检测,基本上可以实现无人化生产,在工作准确率和生产效率、成本上都有了大幅度的提升,让企业可以实现自动化和现代化。

手机屏幕缺陷检测的流水线装置是未来发展的趋势。

1.研究现状1.1 流水线技术发展第一条流水线生产线是汽车流水线,从此迅速在世界范围内蓬勃发展,成为了最佳的生产方式。

基于机器视觉的手机盖板表面缺陷检测系统设计

基于机器视觉的手机盖板表面缺陷检测系统设计

基于机器视觉的手机盖板表面缺陷检测系统设计手机已经成为现代人生活中不可或缺的一部分,而手机盖板则是保护和美化手机的重要组成部分。

然而,由于生产过程中的各种因素,手机盖板表面可能存在着各种缺陷,如划痕、破损、气泡等。

为了确保手机质量和用户体验,需要一种可靠、高效的检测系统来检测手机盖板表面的缺陷。

机器视觉技术作为一种高精度、实时性强的检测方法,可以满足这一需求。

一、系统概述基于机器视觉的手机盖板表面缺陷检测系统是一种利用机器视觉技术实现手机盖板表面缺陷自动检测的系统。

该系统主要由硬件设备和软件算法两部分组成。

其中,硬件设备包括工业相机、光源、传感器、计算机等;软件算法包括图像采集、图像处理、特征提取和缺陷分类等。

系统可以实时获取手机盖板表面图像,并通过图像处理和算法分析识别出不同类型的缺陷。

二、系统工作流程1. 图像采集系统通过工业相机实时采集手机盖板表面图像,并传输给计算机进行处理。

为了保证图像质量和光线均匀性,系统采用均匀光源和滤光器来提供稳定的光照条件。

2. 图像预处理采集到的图像可能存在噪点、模糊等问题,需要进行预处理。

系统首先对图像进行去噪处理,采用高斯滤波器或中值滤波器来降低噪声的干扰。

然后,对图像进行灰度化处理,将彩色图像转换为灰度图像,以便后续处理。

3. 特征提取在特征提取阶段,系统根据手机盖板表面的特点,提取出与缺陷有关的特征。

常用的特征包括纹理特征、形状特征和颜色特征等。

系统可以利用纹理算法、轮廓提取算法和颜色空间转换算法等方法来提取这些特征。

4. 缺陷分类提取到的特征可以用于缺陷分类,即将图像中的缺陷划分为不同的类别。

系统可以使用机器学习算法,如支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN),来训练和识别不同类型的缺陷。

通过与标准样本进行对比,系统可以自动判断图像中是否存在缺陷,并给出相应的分类结果。

三、系统优势1. 高效性:基于机器视觉的手机盖板表面缺陷检测系统可以实现实时自动检测,大大提高了检测效率和生产线的工作效率。

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测系统研究

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测系统研究

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测系统研究彭 赶,张 平,潘奕创(广东工业大学 机电工程学院,广东 广州 510006)摘 要:目前,手机屏幕缺陷多采用人工检测的方式,针对人工检测低效,高误测的现状,本文提出一种基于机器视觉的手机屏幕缺陷自动检测系统。

系统由C C D相机采集图像,然后对图像剪切,除尘,滤波去噪,接着利用局部阈值分割图像,初步提取缺陷区域,最后结合局部区域对比度分析,筛选出缺陷产品。

随机抽取200例样品,检测准确率能达到97.5%,其中误测1%,虚测1.5%,能满足实际工业需求,具备一定的实用价值和推广价值。

关键词:机器视觉;缺陷检测;手机屏幕中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1003-7241(2018)09-0104-05Research on Mobile Phone Screen Defect Detection SystemBased On Machine VisionPENG Gan, ZHANG Ping, PAN Yi-chuang( School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006 China ) Abstract: At present, The majority of screen defects in mobile phones are in manual detection. Artificial detection is inefficient and higher false-positive rate. This paper puts forward a kind of mobile phone screen defects detection system based on machine vision. System grabs image by CCD camera, then shears image, removes dust, filters and de-noising, preliminary extract defects area by using the local threshold segmentation image, finally, it extract defects features through combining with local regional contrast analysis. Random samples of 200 cases, accuracy of detection can reach 97.5%, measurement errors of 1%, virtual test of 1.5%, which can meet the actual industrial demand and has certain practical value and popularization value.Key words: machine vision; defect detection; mobile phone screen1 引言随着手机市场的日益繁荣,竞争的日趋激烈,高质量,高效率的手机生产方式备受市场青睐。

基于线阵CCD的精确测量系统的研究的开题报告

基于线阵CCD的精确测量系统的研究的开题报告

基于线阵CCD的精确测量系统的研究的开题报告一、选题背景和意义随着现代工业的发展,精确测量技术在现代工业生产和科学研究中发挥着举足轻重的作用。

而线阵CCD作为一种基于光学传感技术的高精度测量手段,其具有测量速度快、精度高、实时性强等优点,因此在精确测量领域中得到了广泛的应用。

然而,基于线阵CCD的精确测量技术仍然存在着一些问题,如线阵CCD的分辨率、非线性误差、色散误差等,这些问题给精确测量带来了很大的影响。

因此,针对这些问题进行研究和探索,对于改善和提升基于线阵CCD的精确测量技术具有重要意义。

基于此,本文将通过对基于线阵CCD的精确测量系统的研究,探究线阵CCD的分辨率、非线性误差、色散误差等问题,并结合实际应用场景进行优化改进,从而提高基于线阵CCD的精确测量技术的精度和稳定性,以满足现代工业和科学研究的需要。

二、研究内容和方法1、研究内容本文将主要研究以下内容:(1)基于线阵CCD的精确测量系统的原理和结构设计(2)线阵CCD分辨率的测量及优化方法研究(3)线阵CCD非线性误差的修正方法研究(4)线阵CCD色散误差的补偿方法研究(5)系统性能测试及实验验证2、研究方法本研究将采用以下方法:(1)文献调研法:对现有的文献进行研究分析,了解线阵CCD精确测量技术的研究进展和存在的问题。

(2)理论分析及计算方法:通过理论推导和计算分析,建立基于线阵CCD的精确测量系统的数学模型,探究如何优化系统的精度和稳定性。

(3)实验方法:通过自主设计和制作基于线阵CCD的精确测量系统,并进行实验测试,验证理论计算结果的正确性和系统实际性能的可行性和准确性。

三、创新点和预期成果1、创新点(1)对线阵CCD分辨率、非线性误差、色散误差等常见问题进行深入探究,提出有效的优化改进方法,提高基于线阵CCD的精确测量技术的精度和稳定性。

(2)结合实际应用场景,设计出一种基于线阵CCD的精确测量系统,进行系统性能测试和实验验证,验证理论计算结果的正确性和系统实际性能的可行性和准确性。

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Design of scratch detector for cell phone screen based on linear array CCD
Dong Hengping Liu Zengyuan Yi Yang Xue Bin (Taizhou Institute of Technology,Nanjing University of Science and Technology,Taizhou 225300)
0 引 言
随着手机的普及和 手 机 功 能 的 更 新 换 代,人 们 对 于 手 机屏幕的大小、分辨 率 等 显 示 方 面 的 要 求 越 来 越 高。 而 影 响手机屏幕显示质量的主要因素之一是屏幕表面的瑕疵类 缺陷。显然,在生产过程 中 如 何 快 速 识 别 并 分 选 出 屏 幕 存 在瑕疵的手机是手机生产企业必须面临并解决的问题。传 统 检 测 手 机 屏 幕 质 量 的 方 法 是 将 手 机 的 背 景 设 置 成 红 、绿 、 蓝等纯色图片后,依 靠 人 工 观 察 来 检 测 缺 陷。 这 种 人 工 检 测 手 段 由 于 个 体 的 主 观 差 异 性 ,且 易 产 生 视 觉 疲 劳 ,其 稳 定 性和可靠性均难以满 足 生 产 流 水 线 上 质 量 检 测 实 时、高 效 的 要 求 。 [1-2]
1 系 统 结 构 设 计
本文设计的手机屏幕瑕疵检测器的整个电路系统包含
本 文 于 2012 年 5 月 收 到 。 * 基 金 项 目 :江 苏 省 高 等 学 校 大 学 生 实 践 创 新 训 练 计 划 项 目
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董恒平 等:基于线阵 CCD 的手机屏幕瑕疵检测器的设计
图 4 比 较 电 路 与 限 幅 电 路
利用555定时器接成 施 密 特 触 发 器,调 节 触 发 器 的 电 源电压VCC5 来选择合适的正向阈值电压VT+ 与负向阈值电 压VT- ,如图2(d)所示。将幅值大于VT+ 且与划痕对应 的 矩形脉冲信 号 分 离 出,输 出 信 号 Se 的 波 形 示 意 图 如 图 2 (e)所 示 。 1.3 功 能 模 块 1.3.1 划 痕 识 别 报 警
Abstract:With the purpose of improving stability and reliability in traditional artificial methods of quality detection, scratch detector for cell phone screen is fabricated based on linear array CCD.By employing CCD camera and monostable flip-flop as core components,signal acquisition,signal processing and functional modular circuits are designed.Signal corresponding to scratches is extracted seperately and transformed into rectangular pulses.An alarm is quickly given when scatch with linewidth greater than 0.08 mm is identified on the screen surface within the area of 3cm×3cm. Besides,the number of scatches with minumum spacing of 0.5 mm can be accurately distinguished and instantaneously counted within the range of 0-9.In this case,this detector can be applied in assembly line of cell phone for realizing on- line real-time and high-efficient quality detection of cell phone screen. Keywords:Linear array CCD;cell phone screen;scratch detection
(b)所 示 。
第Байду номын сангаас期
图 1 系 统 结 构
1.1 信 号 采 集 模 块 图1所示信号采集模块中利用均匀面光源照射传送装
置上的手机显示屏,使用 CCD 相机将屏幕表面 的光反 射信 号转换为电信 号。CCD 相 机 内 部 芯 片 采 用 的 是 日 本 东 芝 公司生产的双沟道线阵 CCD 器件 TCD1501D,外部镜 头为 50mm 焦距的成像物镜。TCD1501D 总 长 35 mm,像 元 数 为5 000,像 敏 单 元 尺 寸 为 7 μm[8]。 它 在 CCD 驱 动 器 KXLQ1501的作用 下 可 以 在 稳 定 的 积 分 时 间 状 态 下 完 成 光电转换,并将每个像 敏 单 元 感 应 出 的 电 信 号 通 过 移 位 寄 存器串行输出,电 信 号 的 幅 值 正 比 于 入 射 光 强 。 [9] 由 于 表 面划痕反射光强相对于划痕周围平整表面的反射光强较 弱,因 此 划 痕 图 像 被 CCD 芯 片 转 换 后 的 电 压 信 号 幅 值 较 小。CCD 输出电压信 号 波 形 示 意 图 如 图 2(a)所 示。 其 中 较窄负脉冲是由表面 划 痕 引 起,而 另 一 较 宽 负 脉 冲 是 由 手 机屏幕边缘反射光强 下 降 所 造 成,是 后 续 处 理 过 程 中 需 要 滤除的无关信号。 1.2 信 号 处 理 模 块
连续脉冲触 发 报 警 电 路 如 图 5 所 示。利 用 可 重 复 触 发的单稳态触发 器 74LS122 将 连 续 脉 冲 信 号 转 换 成 持 续 的高电平。调节74LS122外接电阻 R4 和电容 C4 的值,使 其 Q 端 输 出 信 号 的 脉 宽 大 于 输 入 信 号 Se 的 最 小 周 期 (即 CCD 的积分周期),此时在划痕 信 号 Se 上 升 沿 的 连 续 触 发 下输出一持续高电平。随 后,以 此 高 电 平 信 号 通 过 三 极 管 来驱动有源蜂 鸣 器 和 红 色 LED 灯,实 现 对 划 痕 信 号 的 声 光报警。 1.3.2 划 痕 数 目 统 计
图 2 信 号 时 序 示 意 为产生不含划痕信号的输 出 电 压 信 号,利 用 555 定 时 器接成单稳态触发器U2,调 节 其 电 源 电 压VCC2 ,使VCC2/3 达 到图2(a)中阈值电压V2 位置,此时信号Sa 中 只 有 较 宽 触 发脉冲可被整形,整 形 后 所 得 信 号 S′b 的 波 形 示 意 图 如 图 2(c)中虚线所示。信号Sa 中较宽触发脉冲经过2种不同阈 值电压的单稳态触发器分别整形后,得到的矩形脉冲S′b 的 上升沿滞后于信号Sb 中较宽矩形脉 冲 上 升 沿δ 相 位。滞 后 相位差的存在为后续滤 除 此 无 关 信 号 带 来 了 困 难,进 而 需 要 对信号S′b 进一步整形。利用单稳态触发器U3 与U2 串接 来 构 成 信 号 整 形 电 路 2,如 图 3 所 示 。根 据 公 式t= 1.1R2· C2[10],通过调节 单 稳 态 触 发 器 U2 中 的 R2 和 C2,可 以 控 制 S′b 信号中矩形脉冲的延迟时间t来使其上升沿超前于信号 Sb 中的较宽矩 形 脉 冲 上 升 沿。同 时,调 节 单 稳 态 触 发 器 U3 中的 R3 和 C3 来控制S′b 信号的脉宽,使S′b 信号的下降沿 滞后于信号Sb 中的较宽矩形 脉 冲 下 降 沿。信 号 整 形 电 路 2 输出信号Sc 的波形示意图如图2(c)中实线所示。
摘 要:以改善手机屏幕质量传统人工检测方法的稳定性和可靠性为目的,制作了1款基于线阵 CCD 的 手 机 屏 幕 划 痕类瑕疵检测器。采用 CCD 相机和单稳态触发器为核心器 件 对 信 号 采 集、信 号 处 理 和 功 能 模 块 电 路 进 行 了 设 计 ,可 单独提取出划痕信号并将其整形为矩形脉冲。基于此,可以对手机屏幕表面 3cm×3cm 区 域 内,宽 度 ≥0.08 mm 的 划痕进行快速识别并报警,并能实现对0~9以内,最小 间 距 达 0.5 mm 的 划 痕 数 目 进 行 准 确 分 辨 和 实 时 统 计 。 该 检 测 器 可 应 用 于 手 机 生 产 流 水 线 ,实 现 对 手 机 屏 幕 质 量 的 在 线 实 时 、高 效 检 测 。 关键词:线阵 CCD;手机屏幕;划痕检测 中图分类号:TP751 TP216+ .1 文献标识码:A
机器视觉检测技术由于其在线检测实时性以及检测的
高效率与高精度,已成 为 替 代 传 统 人 工 检 测 并 广 泛 应 用 于 工业检测领域 的 1 项 自 动 检 测 技 术 。 [3-6] 其 基 本 原 理 为 利 用图像传感器模拟人 的 视 觉 功 能,从 检 测 对 象 的 图 像 中 提 取 信 息 ,并 对 信 息 进 行 实 时 处 理 ,最 终 实 现 实 际 的 测 量 与 控 制 。 [7] 提出一种基于机器视觉技术的手机 屏 幕 划 痕 类 瑕 疵 检测方法。利用 CCD 相 机 和 相 应 电 路 设 计 分 别 完 成 对 划 痕信号的采 集 和处理,对于 3cm×3cm 屏幕表面 范 围 内、 最小宽度为0.08mm 的划痕具有快速识别报警功能,划痕 间距的分辨能力最小可达到0.5 mm,并 具 有 对 0~9 以 内 划痕数目的实时准确统计功能。
信 号 整 形 电 路 1 为 使 用 555 定 时 器 接 成 的 单 稳 态 触 发 器U1,CCD 的输出 电 压 信 号 Sa 输 入 到 555 定 时 器 的 TR 端,如图3所示。当触发 脉 冲 的 下 降 沿 低 于 单 稳 态 触 发 器 电源电压的 1/3 时,其 可 被 整 形 为 矩 形 脉 冲 。 [10] 因 此,通 过调节VCC1 使VCC1/3 达到图 2(a)中 阈 值 电 压 V1 位 置 时,信 号Sa 中的2个触发 脉 冲 都 可 被 整 形 为 矩 形 脉 冲。 由 此 可 得含有划痕信号的输 出 电 压 信 号 Sb,其 波 形 示 意 图 如 图 2
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