基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究
基于机器视觉的表面缺陷检测研究综述
研究现状与发展趋势
1、研究现状
1、研究现状
基于机器视觉的表面缺陷检测技术在许多领域都得到了广泛的应用。在智能 制造领域，表面缺陷检测技术被广泛应用于半导体芯片、太阳能电池、汽车零部 件等产品的检测中；在安全检测领域，表面缺陷检测技术被应用于食品安全、药 品安全、交通安全等领域；在医疗领域，表面缺陷检测技术被应用于医学图像分 析、病灶检测等方面。
相关技术综述
基于机器视觉的表面缺陷检测技术主要包括图像处理、特征提取和机器学习 等方法。
1、图像处理
1、图像处理
图像处理是表面缺陷检测的重要环节，主要包括图像预处理、图像增强和图 像分割等步骤。图像预处理包括去噪、平滑、滤波等，以改善图像质量，减少干 扰噪声；图像增强用于突出图像特征，如对比度增强、拉伸等；图像分割是将图 像分成若干个区域或对象的过程，以进一步提取缺陷特征。
2、发展趋势
（2）多维度的缺陷检测：目前大多数表面缺陷检测方法主要针对二维平面进 行检测，但在某些领域，如半导体芯片制造中，需要检测三维表面的缺陷。因此， 未来的研究方向将包括如何实现多维度的表面缺陷检测。
2、发展趋势
（3）智能化的缺陷分类：目前许多表面缺陷检测方法只能简单地识别出缺陷 类型，而不能对缺陷进行更精细化的分类。未来的研究方向将包括如何利用深度 学习等机器学习方法对缺陷进行精细化的分类。
2、特征提取
2、特征提取
特征提取是在图像处理之后进行的，主要是从图像中提取出与缺陷相关的特 征，包括形状、纹理、颜色等。形状特征主要包括缺陷的面积、周长、形状因子 等；纹理特征主要包括粗糙度、对比度、方向性等；颜色特征主要包括缺陷的色 调、饱和度、亮度等。
3、机器学习
3、机器学习
机器学习在表面缺陷检测中起着至关重要的作用，主要包括分类器和识别算 法两个方面的内容。分类器是将提取的特征与已知缺陷类型进行匹配，以识别和 分类缺陷的过程。常用的分ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ器包括SVM、神经网络、决策树等；识别算法主要 是基于深度学习的卷积神经网络（CNN），通过训练模型对输入图像进行自动检 测和分类。
基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统设计
基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统设计自动外观缺陷检测系统是在现代工业制造中起着至关重要的作用。
机器视觉技术的应用使得自动化的外观缺陷检测成为可能，提高了产品质量和生产效率。
本文将详细介绍基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统的设计原理和实施方法。
一、系统设计原理基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统通过摄像头捕捉产品的图像，并利用计算机视觉算法进行分析和处理，最终识别和判断产品是否存在缺陷。
其设计原理如下：1. 图像采集：系统的第一步是通过摄像头采集产品的图像。
摄像头的选择应该考虑产品的尺寸、形状和检测速度等因素。
高分辨率和快速采集速度的摄像头通常能够提供更好的图像质量和检测精度。
2. 图像预处理：采集到的图像往往包含噪声和光线的干扰，因此需要进行预处理。
预处理的主要目标是降低噪声、增强图像的对比度和清晰度。
一些常用的图像预处理方法包括滤波、平滑和直方图均衡化等。
3. 特征提取：在预处理完图像后，需要提取图像中与缺陷相关的特征。
特征提取可以通过各种计算机视觉算法来实现，如边缘检测、角点检测和纹理分析等。
特征提取的目标是将图像中的关键信息提取出来，并用于缺陷检测和分类。
4. 缺陷检测：在特征提取的基础上，使用分类算法来实现缺陷检测。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以根据特征的不同组合进行训练，以实现对不同缺陷类别的识别。
5. 结果判断：根据分类算法的输出结果，判断产品是否存在缺陷。
如果系统检测到缺陷，则需要标记并通知操作员进行处理。
同时，系统还应具备故障检测和故障排除的功能，确保系统的稳定和可靠性。
二、系统实施方法基于机器视觉的自动外观缺陷检测系统的实施方法涉及到硬件和软件两方面的内容。
具体步骤如下：1. 硬件系统设计：根据产品的特点和生产环境的要求，设计合适的硬件系统。
这包括选择适当的摄像头、光源和图像处理设备等。
还需要考虑摄像头的布置位置和角度，以及光源的类型和亮度调节等。
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。
基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究共3篇
基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究共3篇基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究1基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究随着科技的不断进步，TFT-LCD屏已经广泛应用于电子产品中，如手机、电视、电脑等。
然而，由于其制造过程中存在多种不可避免的因素，如尘埃、残留物等，会导致一些缺陷出现在屏幕上，从而影响到其质量和使用效果。
其中，mura缺陷是一种最为常见的缺陷，通常表现为屏幕表面出现不均匀的亮度和色彩等问题。
为了保证产品质量和客户体验，需要对TFT-LCD屏进行缺陷检测。
本文探讨了一种基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术。
机器视觉是一种以计算机视觉算法为基础的视觉系统，它可以对图像进行快速而准确的分析和处理。
在TFT-LCD屏的mura缺陷检测中，机器视觉可以实现快速定位、准确识别缺陷，并进行有效的分类处理。
具体来说，该技术主要包含以下几个步骤：第一步是图像采集。
使用高分辨率相机或显微镜等设备采集TFT-LCD屏的图像，并将其转换成数字信号。
第二步是预处理。
将图像进行去噪、平滑和灰度化等处理，以消除噪声、提高图像质量和降低复杂度。
第三步是特征提取。
将处理后的图像进行特征提取，如亮度、颜色、对比度等，以获取重要的信息。
第四步是缺陷检测。
提取到特征向量后，可以利用支持向量机、卷积神经网络等算法进行分类，并进行缺陷检测。
第五步是结果分析。
根据测试结果分析缺陷类型、分布范围、严重程度等，并进行记录和报告，为后续处理提供依据。
在具体实现过程中，需要考虑多种因素。
例如，图像采集设备的选择与配置、人工干预的影响、算法准确度等。
同时，在算法方面还需要进一步提高检测的速度和准确度，以满足不同应用场景的需要。
总的来说，基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术具有快速、准确、可靠的优点，可以有效地提升产品质量和客户体验。
未来，我们可以进一步拓展应用领域，如面板制造、电子产品检测等，为智能制造和智慧生活提供更多的支持综上所述，基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术是一种重要的质检方法，具有高效、准确、可靠的优点。
基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法研究与应用
基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法研究与应用随着工业发展的不断推进，工件表面缺陷的检测变得越来越重要。
其中，机器视觉技术的应用为工件缺陷检测提供了一种有效的手段。
本文将针对基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法进行研究与应用，探讨其原理和优势。
一、机器视觉技术在工件表面缺陷检测中的应用机器视觉技术是一种利用计算机视觉系统对图像进行感知、分析和处理的技术。
在工件表面缺陷检测中，机器视觉技术可以通过图像采集、处理和分析，实现对工件表面缺陷的自动检测和分类。
二、工件表面缺陷检测的算法原理1. 图像采集与预处理在工件表面缺陷检测中，首先需要采集工件表面的图像数据。
通过合适的光源和相机等设备，获取高质量的图像。
然后，进行图像预处理，包括图像去噪、图像增强等处理，以提高后续算法的准确性和稳定性。
2. 特征提取与选择提取工件表面缺陷图像中的特征是缺陷检测的关键一步。
常用的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。
根据具体情况，选择适合的特征进行提取，并进行适当的降维处理，以减少特征的维度和冗余信息。
3. 缺陷检测与分类在特征提取后，利用机器学习算法对工件图像进行缺陷检测和分类。
常用的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
通过训练模型和测试样本，实现对工件缺陷的有效检测和分类。
三、基于机器视觉的工件表面缺陷检测算法的优势1. 高效性机器视觉技术可以实现对工件表面缺陷的自动检测和分类，大大提高了检测的效率。
相比于传统的人工检测方法，机器视觉算法可以在短时间内处理大量图像数据，提高了生产力和效益。
2. 准确性基于机器学习算法的工件缺陷检测可以通过大量的样本训练和测试，从而提高检测的准确性。
机器视觉算法可以自动识别和分析工件缺陷，避免了人眼视觉疲劳和主观判断的影响，减少了误检和漏检的问题。
3. 稳定性机器视觉算法可以稳定地运行在工业生产线上，实时地对工件进行检测。
相比于人工检测的系统，机器视觉算法可以克服环境变化对检测结果的影响，并且不受人为因素的干扰。
基于机器视觉的表面缺陷检测关键技术
基于机器视觉的表面缺陷检测关键技术随着科技的不断发展，机器视觉技术在各个领域展现出了非凡的应用前景。
其中一项重要的应用领域是表面缺陷检测。
本文将重点介绍基于机器视觉的表面缺陷检测的关键技术。
一、引言表面缺陷检测是在工业生产和品质控制中非常重要的任务之一。
传统的缺陷检测方法依赖于人工目测，人力成本高、效率低，并且易受主观因素的影响。
因此，基于机器视觉的表面缺陷检测技术应运而生。
二、机器视觉系统1. 硬件组成基于机器视觉的表面缺陷检测系统主要由摄像机、光源、图像采集卡以及计算机等硬件组成。
摄像机用于采集待检测物体的图像，光源用于照明，图像采集卡用于将模拟信号转换为数字信号，计算机则进行图像处理和分析。
2. 图像采集图像采集是机器视觉系统中的第一步，也是最关键的一步。
正确的图像采集可以提供清晰、准确的图像用于后续处理。
三、图像预处理1. 图像增强图像增强是一种常用的预处理技术，可以提高图像的对比度和清晰度，从而更好地展示表面缺陷。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波等。
2. 图像滤波图像滤波可以去除图像中的噪声，提升图像质量。
常见的图像滤波算法有均值滤波、中值滤波等。
四、特征提取1. 形态学操作形态学操作是一种基于形状和结构的图像处理方法。
常用的形态学操作包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。
2. 边缘检测边缘检测可以提取图像中物体的边缘信息，从而用于表面缺陷的检测。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
五、缺陷检测与分类1. 分割分割是指将图像中的目标对象与背景进行分离。
常用的分割方法有阈值分割、区域生长等。
2. 特征匹配与检测特征匹配与检测是判断图像中缺陷的类型和位置的关键步骤。
常见的特征匹配算法有边缘匹配、模板匹配等。
六、应用与展望基于机器视觉的表面缺陷检测技术在许多领域中都有广泛的应用和发展前景。
例如，电子制造、汽车行业、纺织业等都可以通过该技术提升产品的质量和生产效率。
总结：基于机器视觉的表面缺陷检测技术是一项重要的技术，在工业生产和品质控制中具有巨大潜力。
基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析
基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析在现代制造业中，产品质量检测与缺陷分析是至关重要的环节。
而随着技术的不断进步和发展，基于机器视觉的产品质量检测方法取得了显著的成果。
机器视觉技术利用计算机视觉和图像处理技术，通过相机和传感器等设备对产品进行检测和分析，能够自动识别产品的缺陷并给出准确的判定结果，极大地提高了产品质量的稳定性和生产效率。
本文将重点探讨基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析的技术原理、应用场景以及未来发展趋势。
首先，基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析的基本原理是通过采集待检测产品的图像信息，然后将其传输给计算机进行处理和分析。
该技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取以及缺陷检测与分析等步骤。
其中，图像采集环节是关键，需要利用高分辨率的相机、传感器等设备，确保清晰、准确地获取产品的图像信息。
图像预处理环节是对采集到的图像进行滤波、去噪、增强等处理，去除图像的干扰，提高图像的质量。
特征提取环节是通过分析图像中的特征点、轮廓、纹理等信息，提取出与产品缺陷相关的特征。
最后，缺陷检测与分析环节是利用机器学习算法、模式识别技术等方法，对提取到的特征进行分析和判定，识别出产品的缺陷类型和位置，并给出相应的评估结果。
基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析在广泛的应用场景中发挥着重要作用。
首先，在制造业中，该技术可用于对产品外观、尺寸、颜色等方面的缺陷进行检测和分析，保障产品质量达到标准要求。
其次，在食品、医药等行业中，该技术可以用于检测产品的表面异物、缺陷、污染等问题，确保产品的卫生安全性。
此外，在自动化生产线上，该技术还能够实现对产品的自动化检测和分类，提高生产效率和质量稳定性。
随着机器视觉技术的不断发展，其在产品质量检测与缺陷分析中的应用也在不断拓展和完善。
首先，越来越多的企业开始采用深度学习技术，建立更加准确和稳定的检测模型。
深度学习技术可以通过大量的数据训练神经网络，实现对复杂缺陷的识别和分析。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计一、本文概述随着工业制造技术的飞速发展，产品质量与生产效率日益成为企业竞争力的核心要素。
表面缺陷检测作为产品质量控制的重要环节，其准确性和效率直接影响到产品的整体质量和企业的生产效益。
传统的表面缺陷检测方法往往依赖于人工目视检测，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致漏检和误检的情况时有发生。
因此，开发一种基于机器视觉的表面缺陷检测系统，实现对产品表面缺陷的快速、准确检测，已成为当前研究的热点和难点。
本文旨在研究基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法，并设计相应的软件系统。
通过对图像采集、预处理、特征提取、缺陷识别与分类等关键算法进行深入研究，构建一套高效、稳定的表面缺陷检测系统。
本文还将探讨如何结合机器学习、深度学习等先进算法，提高系统的自适应能力和检测精度。
本文还将关注软件系统的架构设计、界面设计、用户交互等方面的内容，确保系统的易用性和可维护性。
通过本文的研究，旨在为表面缺陷检测领域的实际应用提供理论支持和技术指导，推动机器视觉技术在工业制造领域的广泛应用，为企业提高产品质量和生产效率提供有力保障。
二、机器视觉技术基础机器视觉是一门涉及、图像处理、模式识别、计算机视觉等多个领域的交叉学科。
它利用计算机和相关设备模拟人类的视觉功能，实现对目标对象的识别、跟踪和测量，进而完成相应的自动化处理任务。
在表面缺陷检测领域，机器视觉技术发挥着至关重要的作用。
机器视觉系统主要由图像采集、图像处理、特征提取和缺陷识别等模块组成。
图像采集模块负责获取待检测物体表面的图像信息，其性能直接影响到后续处理的准确性和效率。
图像处理模块则是对采集到的图像进行预处理，如去噪、增强、滤波等操作，以提高图像质量，为后续的特征提取和缺陷识别提供有利条件。
特征提取是机器视觉系统中的关键环节，它通过对处理后的图像进行特征分析和提取，将关键信息从海量数据中筛选出来。
在表面缺陷检测中，特征提取的主要任务是提取出缺陷区域的形状、大小、颜色、纹理等关键特征，为后续的缺陷识别提供有效依据。
基于Halcon_的手机背板表面缺陷快速检测方法
第37卷第1期湖南理工学院学报(自然科学版)V ol. 37 No. 1 2024年3月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Mar. 2024基于Halcon的手机背板表面缺陷快速检测方法朱志鹏, 陈腾飞, 廖杜杰, 张国云, 赵林(三维重建与智能应用技术湖南省工程研究中心, 湖南岳阳 414006;湖南理工学院信息科学与工程学院, 湖南岳阳 414006)摘要:针对人工检测手机背板表面缺陷效率低、成本高等问题, 提出一种基于Halcon的手机背板表面缺陷检测方法. 该方法可快速定位并校正光照不均、位置偏差等成像不一的背板图像, 同时运用二进制大型对象分析、形态学处理和模板匹配等算法实现对手机背板表面缺陷图像的检测与分类. 针对logo区域和非logo区域, 该检测系统采用不同的策略来检测缺陷. 缺陷分类环节利用Halcon中的分类工具, 结合事先定义的特征集合, 根据其形状、大小和颜色等特征进行分类, 以便后续的品质监控和反馈. 一方面对120张缺陷图片进行检测, 检出113张缺陷图片, 单张图片平均耗时约500 ms, 检出率达94%以上; 另一方面对800张同样条件下的无缺陷图片进行测试, 检出25张误判的图片, 即误判率约3%. 实验表明, 该方法具有较高的准确性和实用性, 相较于传统的人工检测, 可大幅度提升生产效率和检测精度, 有效控制企业人力成本. 该方法已在工业生产线实际应用.关键词:Halcon; 缺陷检测; 手机背板; 图像处理中图分类号: TP391 文章编号: 1672-5298(2024)01-0020-07Surface Defect Detection Rapid Method ofMobile Phone Backplane Based on Halcon ZHU Zhipeng, CHEN Tengfei, LIAO Dujie, ZHANG Guoyun, ZHAO Lin (Hunan Engineering Research Center of 3D Reconstruction and Intelligent Application Technology, Yueyang 414006, China;School of Information Science and Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract:Aiming at the problems of low efficiency and high cost of manually detecting defects on the surface of mobile phone backplane, a method based on Halcon was proposed for surface defects detection of mobile phone backplane. The method can quickly locate and correct the backplane images with different images such as uneven illumination and position deviation. At the same time, the algorithm of binary large object analysis, morphological processing and template matching was used to detect and classify the surface defect images of mobile phone backplane. For logo area and non-logo area, the detection system adopts different strategies to detect defects. The defect classification process utilizes the classification tool in Halcon, combined with the predefined feature set, according to its shape, size, color and other characteristics, so as to facilitate subsequent quality monitoring and feedback. On one hand, through the detection experiment of 120 defect diagrams, 113 defect diagrams were detected, and the average time of a single image was about 500 ms, and the detection rate was more than 94%. On the other hand, 800 non-defect pictures were tested under the same conditions, and 25 misjudgments were detected, that is, the misjudgment rate was 3%. The experiment shows that the method has high accuracy and practicability, compared with the traditional manual detection, can greatly improve the production efficiency and detection accuracy, and effectively control the labor cost of enterprises. At the same time, the method has been applied in industrial production lines.Key words: Halcon; defect detection; mobile phone backplane; image processing0 引言随着移动通信技术的快速发展, 智能手机已成为现代社会不可或缺的一部分. 而手机背板作为智能手机的外壳, 不仅承担着保护内部电路和组件的功能, 同时也具备提升美观和质感的重要作用. 然而, 在手机背板的制造过程中, 由于材料、工艺等方面的不确定因素, 不可避免地会产生各种各样的缺陷[1]. 准确、高效地检测手机背板的缺陷, 对于保证产品质量、提高生产效率以及增强品牌竞争力具有重要意义. 而Halcon作为一种先进的机器视觉软件系统, 它提供了大量的视觉处理函数, 支持各种图像采集、处理、收稿日期: 2023-02-15基金项目: 湖南省研究生科研创新项目(CX20221237, CX20221212)作者简介: 朱志鹏, 男, 硕士研究生. 主要研究方向: 机器视觉、人工智能通信作者: 赵林, 男, 博士, 副教授. 主要研究方向: 图像信息处理、智能控制第1期 朱志鹏, 等: 基于Halcon 的手机背板表面缺陷快速检测方法 21 分析、识别和检测任务[2].传统的手机背板表面缺陷检测方法主要是人工检测, 该方法耗时耗力且效率低下, 无法满足大规模生产的质量控制需求[3]. 此外, 人工检测容易受到操作人员主观判断的影响, 导致检测结果的不一致性和可重复性差[4]. 随着计算机视觉技术、图像处理技术以及人工智能的发展, 自动化视觉检测系统能够提供一个高效、准确并且客观的解决方案, 以确保产品质量和提升生产效率[5].本文提出一种基于Halcon 的手机背板表面缺陷检测方法. 通过结合高分辨率成像技术和先进的图像处理算法, 尝试解决实际工业生产线上的手机背板缺陷快速检测问题. 先提出包含图像预处理、特征提取、模板匹配以及缺陷分类等多个步骤的综合解决方案[6], 然后在此基础上开展一系列实验, 验证所提方法的有效性和实用性, 并探讨在实际应用时的潜在挑战及可能的解决策略.1 手机背板表面缺陷检测系统总体方案根据手机背板表面缺陷快速检测的需求构建一个综合性系统, 一方面包括硬件部分对图像的获取和采集, 另一方面包括软件部分对图像的处理以及对缺陷的识别和分类. 旨在通过优化硬件配置和软件算法, 实现自动化的高性能缺陷检测, 从而为手机背板检测提供一个可靠的方案.1.1 机械硬件结构手机背板缺陷检测机械结构包括提取背板的吸盘及气缸、工业相机、光源、工控机、图像采集模块、图像处理模块等. 当机台启动时, 载有手机背板的托盘被送入机台指定位置, 吸盘提取背板并放置在相机下方进行图像采集, 通过相机、光源、传感器等图像采集单元将图像信号传输到工控机上[7]. 工控机上的图像处理模块利用Halcon 中的图像处理算法对背板进行图像定位、图像增强等预处理操作, 然后根据预定的手机背板表面缺陷检测算法判断待检品是否存在缺陷, 最后由运控模块将检测出的OK 、NG 产品分类放置. 手机背板缺陷检测系统如图1所示.1.2 图像处理软件结合VS 2022集成开发环境, 使用图像处理开源库研发, 实现基于Halcon 的手机背板表面缺陷快速检测. Halcon 的开发接口支持几乎所有的工业相机和框架抓取卡, 功能覆盖数学运算、图像滤波、形态学分析、图像校正、颜色处理和几何及模式识别等计算任务. 手机背板的表面缺陷主要包括脏污、划伤、腐蚀点、水渍等. 手机背板的常见表面缺陷如图2所示.图像采集模块载有手机背板的托盘图1 手机背板缺陷检测系统 图2 手机背板常见表面缺陷手机背板缺陷检测流程如图3所示. 检测的主要步骤包括: (1)图像采集模块采集图像传输至图像处理模块; (2)运用图像定位、通道转换、图像增强和感兴趣区域(Region Of Interest, ROI)提取进行图像预处理;(3)将手机背板图像非logo 区域和logo 区域分开; (4)对不同区域进行检测, 并根据各缺陷特征将识别的缺22 湖南理工学院学报(自然科学版) 第37卷进而提取到特定特征点(角点、边缘、logo等)的位置信息, 后续在对齐的图像上应用相应的缺陷检测算法. 图4为部分特征点提取结果展示.2.2 通道转化现场缺陷检测机台CCD相机采集的图像为4096像素×4096像素RGB三通道的彩色图像. 为简化后续图像处理与分析, 并降低计算复杂度, 可将三通道图像转换成单通道图像, 对于特定问题只提取某个通道作为灰度图像. 该环节应尽可能防止手机背板部分颜色信息的丢失, 故按照Halcon中decompose3算子将输入的RGB图像分解为红、绿、蓝三个通道的图像. 图5为通道转换后的相应效果图. 在RGB图像中, 每个像素的颜色由红、绿、蓝三个通道的亮度值确定, 其亮度值范围为0~255, 0最暗, 255最亮. decompose3算子将每个像素的RGB值分别存储在三个通道图像中, 将RGB图像转换为三个独立的8位灰度图像, 每个灰度图像对应一个通道. 分解后的图像, 可根据后期实际项目情况达到特定的图像效果和任务需求.输入：Image输出：Image1输出：Image2输出：Image3图4 图像特征点区域及其坐标信息图5 通道转换效果2.3 图像增强实际检测流水线中采集的手机背板图像数量众多, 且图像易受外界传感器、环境或者传输影响, 带来图3 手机背板缺陷检测流程第1期 朱志鹏, 等: 基于Halcon 的手机背板表面缺陷快速检测方法 23 的变化具有不确定性, 因此成像的统一性是缺陷检测中不可忽视的重要问题之一. 图像增强的作用是改善图像的质量、对比度、清晰度或者细节等以突出图像中的一些重要的缺陷特征, 同时弱化非必要的图像信息. 以腐蚀点缺陷特征为例, 使用scale_image 算子调整图像的对比度, 调整前后对比如图6所示.scale_image 算子根据设定的目标值对输入的手机背板图像像素值进行线性映射, 即scale max min255factor ,value value =- (1) scale min offset factor value ,=-⨯ (2)new scale pixel factor pixel offset.=⨯+ (3)其中max value 、min value 分别是输入图像像素值的最大值和最小值, scale factor 、offset 分别是像素映射的斜率和偏移, new pixel 是线性映射后的新像素值. 通过增强图像, 可以使采集到的图像更易于观察、分析和处理, 以适应不同的要求和环境, 进而提高缺陷检测算法的准确性和效果.2.4 感兴趣区域提取受工业环境复杂性等影响, 实际采集到的手机背板图像有较多非必要背景, 还需将背板图像中的相机孔、logo 区域分离开, 即对感兴趣区域(ROI)进行提取, 以便进行后续的缺陷检测工作. 图7为手机背板部分点位的感兴趣区域提取过程效果图.通过ROI 提取可以减少图像处理的时间和计算量, 进而提高检测算法的效率和性能. 本文数据集单张图片规格为4096像素×4096像素, 占据内存48 MB, 每一组图像(包含可采集到手机背板全部信息的8个点位图像)占内存384 MB, 且每次至少检测100组数据, 因此缺陷检测的数据集属于大型数据集.调整前调整后原图分离背景分离相机孔、logo 图6 scale_image 算子调整图像对比度效果图7 ROI 提取效果 3 手机背板表面缺陷检测智能手机在设计的时候会划分不同的功能和装饰区域, 其中之一是logo 区域. 这个区域通常包括特定图案及文字, 往往会采用不同于手机背板其余区域的材料和颜色等. 由于这种划分, 手机背板的缺陷检测需要能区分这两个区域, 即logo 区域和非logo 区域. 因此, 需根据每个区域的特定性质实施不同的检测策略.3.1 logo 区域检测手机背板上的logo 和小字体通常设计为尺寸、形状固定, 具有高度标准化[8], 模板匹配算法能够轻松识别出其在不同图片中的相似区域. 这种一致性降低了算法出错的可能性, 提高了检测的准确性. 由于logo 等字体区域包含大量可区分的特征信息, 即使存在噪声或图像质量的轻微变化, 模板匹配技术通常也能可靠执行. 本文采用最小二乘法模板匹配遍历待检测图像的每个像素点, 将待检测图像与模板图像进行匹配, 通过对比计算两者对应位置的匹配得分来确定它们之间的差异, 匹配效果如图8所示. 设置一24 湖南理工学院学报(自然科学版) 第37卷个分数阈值, 当匹配得分超过设定的阈值时, 可以认为该位置与模板匹配良好, 从而达到对logo文字区域的检测效果.模板图待检测图8 手机背板logo区域检测3.2 非logo区域检测(1) 缺陷初筛对于非logo区域缺陷的检测, 先读取图像并将其转换为灰度图像, 水平和垂直方向遍历ROI图像的每一个像素点, 根据需求筛选出特定的灰度值. 记录所选灰度值像素点的位置信息, 并绘制出对应的散点图, 通过观察散点图来初步识别缺陷. 如果特定灰度值与缺陷特性相关, 那么这些灰度值的像素点的聚集可能就暗示着潜在缺陷的存在. 同理, 特定灰度值可换成其他缺陷相关的特征信息. 图9为背板ROI图像缺陷初筛灰度散点分布.图9 背板ROI图像缺陷初筛灰度散点分布(2) 缺陷检测初筛之后, 基于Halcon机器视觉软件平台, 对经过预处理的手机背板表面缺陷图像进行二进制大型对象(Blob)分析处理来细化缺陷检测, 提取出脏污、划伤、亮斑、腐蚀点等缺陷特征, 然后使用select_shape( )算子基于面积、周长、圆度、长短轴比、平均灰度等特征将识别出的非缺陷特征部分排除掉. 再采用area_center( )和intensity( )算子计算剩余区域的中心位置、面积和灰度值平均强度、标准偏差, 其中intensity( )算子可分析区域的纹理和一致性. 这种综合利用面积、位置和灰度信息的方法极大提高了对真第1期 朱志鹏, 等: 基于Halcon 的手机背板表面缺陷快速检测方法 25 实缺陷的识别能力. 最后, 通过对剩余候选区域的细致分析, 能够进一步筛选出真正的缺陷, 降低漏检率和误判率, 提高手机背板表面缺陷检测的精确度和可靠性.(3) 缺陷分类 接下来对手机背板表面几种常见工艺缺陷进行特征分析, 目的是选出有效特征进行提取. 这些特征包括几何特征、形状特征、颜色特征等. 为将缺陷及其相关特征进行可视化和量化, 对各类缺陷图像及其特征进行统计, 结果见表1. 每种缺陷类型都会与相应的示例检出图像配对展示, 紧接其后是各自的特征统计数据. 这些数据的统计不仅有助于揭示缺陷的本质和特征, 更重要的是, 为后续的分类算法设计提供了依据. 表1中单位pixel 表示像素.表1 各类缺陷图像及其特征统计特征类别缺陷名称脏污碰伤水渍斑点划伤异色 擦伤面积/pixel 1869 11006 151868 960 9550 365705 11671周长/pixel 213.581 407.061 3248.130126.627 1691.8505014.200 1500.480宽/pixel 40 112 950 36 88 1297 398高/pixel 87 136 274 34 736 560 68最大直径/pixel 90.758 135.724 953.546 38.079 739.899 1401.700 400.522圆度 0.273 0.735 0.200 0.805 0.022 0.154 0.086矩形度 0.820 0.780 0.670 0.851 0.762 0.630 0.610紧密度 1.942 1.198 5.528 1.329 23.851 5.470 15.351凸形 0.929 1.00 0.816 0.944 0.756 0.936 0.669长短轴比 3.664 1.308 3.616 1.042 40.718 2.984 7.723蓬松度 1.035 1.010 1.224 1.017 1.040 1.174 1.237平均灰度67.153 151.121 155.856 39.413 92.731 100.489 121.421 4 实验结果与分析出率是互补的, 其计算公式为FN MR 1DR.TP FN==-+ (5) 误判率是系统错误标记为缺陷的非缺陷项目与所有实际非缺陷项目的比例, 反映系统产生误报的频率, 其计算公式为FP FAR .FP TN=+ (6)26 湖南理工学院学报(自然科学版) 第37卷其中TP为真阳性(正确识别为缺陷的数量), TN为真阴性(正确识别为非缺陷的数量), FP为假阳性(错误识别为缺陷的数量), FN为假阴性(错误识别为非缺陷的数量, 即漏检数).按照本文的缺陷检测方案, 实际的检测结果见表2. 可以看出, 基于Halcon的自动化图像处理系统在扫描手机背板表面缺陷方面表现优异. 该系统的检出率达到94.167%, 这意味着其能够检测到几乎所有缺陷, 确保产品质量的高标准. 同时, 误判率仅为3.125%, 表示它几乎不会将良好的产品错误判定为次品, 这对于减少浪费和维护生产流程的连续性至关重要. 此外, 该系统的图像处理速度达到平均500 ms/张, 这样的速度可以轻松适应快节奏的工业生产线, 确保不会成为生产效率的瓶颈. 与传统的人工检测方式相比, 这种自动化缺陷检测方案显著提升了检测的速度, 同时也提高了结果的一致性和可重复性, 减少了因人为判断不一致引起的误差.表2 检测结果统计有缺陷样本数/个检出数/个检出率/% 平均耗时/ms 120 113 94.167 524.1无缺陷样本数/个检出数/个误判率/% 平均耗时/ms 800 25 3.125 512.75 结束语本文基于Halcon图像处理软件, 提出了一种先进的手机背板表面缺陷检测方法. 该方法利用Halcon 强大的图像分析库, 结合自定义的算法, 实现了对手机背板上各类缺陷的快速准确检测. 通过采集高分辨率图像, 并运用Halcon中的图像预处理、特征提取、分类器训练和模板匹配等多种算子, 本文方案能够有效区分正常品和次品, 提高了生产线的自动化水平和质量控制精度. 实验结果表明, 缺陷检出率达到了94%以上的高水平, 同时将误判率控制在3%左右, 证明了该方法的可靠性和实用性. 此外, 每张图像的平均处理时间约为500 ms, 使得本方法能够适应高速的工业生产环境. 另外, 本文提出的快速检测方法已应用于成都、杭州等地企业的实际项目.本文虽然给出基于工业背景下的手机背板表面缺陷快速检测方法, 但该方法在一些极端工作条件下仍存在一些局限性, 例如在背景复杂或光照条件极端变化时, 检测性能可能受到影响. 因此, 未来的工作将致力于提高算法的鲁棒性, 以确保算法在不同的生产环境下都能保持高效稳定的检测性能. 此外, 随着人工智能和机器学习技术的快速发展, 如何进一步融入深度学习等创新方法以提升检测准确度和速度, 也将是我们下一步研究的重点.参考文献:[1]陶显, 侯伟, 徐德. 基于深度学习的表面缺陷检测方法综述[J]. 自动化学报, 2021, 47(5): 1017−1034.[2]郭绍陶, 苑玮琦. 基于双高斯纹理滤波模板和极值点韦伯对比度的圆柱锂电池凹坑缺陷检测[J]. 电子学报, 2022, 50(3): 637−642.[3]高春艳, 秦燊, 李满宏, 等. 改进YOLOv7算法的钢材表面缺陷检测研究[J/OL]. 计算机工程与应用, 1−12[2024-01-22].[4]CHAO S M, TSAI D M, LI W C, et al. A generalized anisotropic diffusion for defect detection in low-contrast surfaces[C]// Proceedings of the 20thInternational Conference on Pattern Recognition, IEEE, 2010: 4408−4411.[5]曾毅, 郭龙源, 罗百通. 基于BP神经网络和均值差分的TFT-LCD MURA缺陷检测方法[J]. 湖南理工学院学报(自然科学版), 2017, 30(1):32−38.[6]任鹏霏, 周传德, 胡帅, 等. HALCON图像处理在纸杯缺陷检测中的应用[J]. 自动化应用, 2019 (6): 98−99+103.[7]贺振东, 王耀南, 毛建旭, 等. 基于反向P-M扩散的钢轨表面缺陷视觉检测[J]. 自动化学报, 2014, 40(8): 1667−1679.[8]汪成龙, 黄余凤, 陈铭泉, 等. 基于Halcon的字符缺陷检测系统[J]. 制造业自动化, 2018, 40(9): 38−41.。
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。
手机屏幕图像缺陷检测方法的研究
Keywords:Defect detection；ROI identification；Feature extraction；Mobile LCD screen
III
安徽大学硕士学位论文
插图清单
插图清单
图 1-1 图 1-2 图 1-3 图 2-1 图 2-2 图 2-3 图 2-4 图 2-5 图 2-6 图 3-1 图 3-2 电脑屏幕检测标准 GB/T9813-2000 对坏点的定义 ..............................5 色差对比示意图 ......................................................................................6 电磁波谱中可见光谱的范围 ..................................................................8 视频采集所需的相关硬件设备 ............................................................12 手机生产线示意图 ................................................................................12 DirectShow 视频采集系统结构图 ........................................................14 手机屏幕中心经过二维几何变换移到标准位置 ................................18 产品线上手机放置情况 ........................................................................18 手机屏幕的图像缺陷检测方案设计流程图 ........................................21 坏帧图像 ................................................................................................23 多帧图像加权处理后的图像 ................................................................23
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计共3篇
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计共3篇基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计1基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计随着现代制造业的快速发展，在生产过程中表面缺陷检测越来越重要。
其可以尽早发现问题，并且可以提高产品质量和生产效率。
在传统的表面缺陷检测方法中，通常需要大量的人力和时间，而且也不足以满足高效率的生产需求。
而基于机器视觉的表面缺陷检测系统则可以解决这些问题，并且具有高效、准确、实用等优点。
目前，基于机器视觉技术的表面缺陷检测方法主要包括以下几个步骤：1.图像预处理：对于获取的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，以便进一步分析。
2.特征提取：根据表面缺陷的形态、颜色等特征，从图像中提取出相应的特征信息。
常用的特征算法有颜色直方图、形态学运算等。
3.缺陷检测：根据提取到的特征信息，利用分类算法对图像进行缺陷检测。
常见的分类算法有神经网络、支持向量机等。
4.缺陷定位：在检测到缺陷后，需要进行缺陷的定位，以便进行后续的处理或修补。
基于上述方法，设计了一款基于机器视觉的表面缺陷检测系统，并进行了软件开发。
主要包括以下几个方面：1.图像采集：利用数码相机等设备对待检测的表面进行拍摄，以便后续处理。
2.图像预处理：对采集到的图像进行去噪、灰度化、平滑化、二值化等操作，使其适合进行特征提取和缺陷检测。
3.特征提取：利用颜色直方图、形态学运算等方法，从处理后的图像中提取出表面缺陷的特征。
4.缺陷检测：通过分类算法将提取到的特征与预先训练好的模型进行比对，以检测出表面缺陷的位置。
5.缺陷定位：在检测到缺陷后，根据检测结果确定缺陷的位置，以便进行后续的处理。
测试结果表明，该基于机器视觉的表面缺陷检测系统可以快速准确地对缺陷进行检测和定位，并且可靠性较高，适用于不同类型的表面缺陷检测。
在后续的工业生产中，该系统还可以与其他自动化设备进行配合，实现自动化生产和质量控制，提高生产效率和产品质量基于机器视觉的表面缺陷检测系统是一项有效的质量控制技术，可以帮助工业生产中检测和定位各种表面缺陷。
本科毕业论文-基于机器视觉识别技术的液晶屏功能显示缺陷检测软件系统设计
第1章引言
1.1 课题背景
1.1.1 液晶的发展
1888年奥地利植物学家F.Reinitge首先观察到液晶现象。1889年，德国物理学家O.Lehmann观察到同样的现象，并发现呈浑浊状的液体具有液体和晶体相似的性质，故称之为“液晶（Liquid Crystal）”。由于当时条件限制，液晶并没有得到重视，直到1961年，美国无线电公司（CRA）普林斯顿研究所的G.H.Heimeier把电子学应用到有机化学，通过各种实验方式终于是液晶变成了透明状，并且发动了一系列电光效应，随之研究出了各种显示器的应用产品，但在当时RCA公司并没有对外公布。1968年RCA公司首次向世界公布了这些液晶发明，液晶开始应用于显示器上，从此LCD（Liquid Crystal Display）液晶显示器的发展突飞猛进，在今天已经得到了广泛的普及也应用。现如今LCD不仅具有高分辨率、高亮度和无几何变形等诸多优点外，还具有体积小、重量轻和功耗低等特点[1]。因此被广泛应用于手机、数码照相机、摄像机、桌面显示器、笔记本电脑和液晶电视机等几乎所有的显示领域。
（3）质量轻，可以任意拼接进行扩大及组合显示，因此容易实现大画面显示，如电影幕，电视墙等等。
（4）低电压运行，可由IC直接驱动，回路简单小型，属于非主动发光性显示，几十在明亮的地方也能显示可见，并且容易实现彩色显示。
缺点：
（1）属于非主动发光，需要背光源，如果采用发射方式进行显示时，在比较暗的场所，显示不够鲜明。
第2章 LCD显示缺陷表征及特性研究
缺陷的定义和分类是缺陷检测的基础。研究LCD显示相关知识，包括液晶材料基本特性、液晶显示器结构、分类、工作原理。划分液晶显示器显示缺陷类别，查阅文献资料，分析各类缺陷形成原因以及各自特点，为检测系统缺陷分类奠定基础。
基于机器视觉技术的质量检测研究
基于机器视觉技术的质量检测研究随着技术的不断进步，机器视觉技术已经被广泛应用于各个领域中，尤其在质量检测方面。
传统的质量检测方式需要人工进行，而人工检测存在着诸多问题，比如效率低下、准确度不高、人为主观干扰等问题。
而机器视觉技术可以通过智能识别、自动检测等方式，大幅提高质量检测过程的准确性和效率。
本文将就基于机器视觉技术的质量检测进行深入研究。
一、机器视觉技术在质量检测中的应用机器视觉技术是一种利用计算机科学和图像识别技术，对物体及其特征、形状、颜色等信息进行感知、识别、理解和处理的技术。
在质量检测中，机器视觉技术可以通过智能识别、自动检测等方式，大幅提高质量检测过程的准确性和效率。
下面我们将结合实际案例，深入探讨机器视觉技术在质量检测中的应用。
1. 基于机器视觉的产品缺陷检测传统的产品缺陷检测需要依靠人工进行，效率低下且准确度不高。
而基于机器视觉技术的产品缺陷检测可以通过智能分析检测产品表面的图像，自动识别出产品上可能存在的缺陷点并进行快速报警。
在实际应用中，机器视觉技术在自动化生产线中得到了广泛应用。
2. 基于机器视觉的产品尺寸检测传统的产品尺寸检测需要依靠专业的质检人员进行精确测量。
而基于机器视觉技术的产品尺寸检测可以实现非接触式的自动化检测，检测速度快，准确度高。
在实际应用中，机器视觉技术在制造业和物流配送等领域中得到了广泛应用。
二、机器视觉技术在质量检测中的优势传统的质量检测方法需要依靠人工判断和测量商品的质量和尺寸，效率低下且准确度不高。
而机器视觉技术可以通过自动化检测，实现快速准确的质量检测，提高质量检测的准确性和效率。
下面我们将结合案例，深入探讨机器视觉技术在质量检测中的优势。
1. 提高检测效率基于机器视觉的质量检测可以实现自动化检测，避免了人工操作带来的误差和延迟。
相比传统的人工质量检测，自动化检测的速度要快得多，可以大大提高检测效率。
2. 提高检测准确性基于机器视觉的质量检测可以通过智能识别和自动判断，快速准确地检测出产品上可能存在的缺陷点、尺寸问题等。
基于机器视觉的缺陷检测系统研究
基于机器视觉的缺陷检测系统研究摘要：随着制造技术的不断进步和需求的不断增长，对产品质量的要求也越来越高。
而缺陷检测作为保证产品质量的重要环节，在很大程度上依赖于人工操作。
然而，人工操作存在主观性和局限性等问题，并且对大批量产品的检测效率低下。
为了解决这些问题，研究人员逐渐将机器视觉技术应用于缺陷检测领域。
本文将从图像获取、特征提取、分类与识别以及系统评价等方面探讨基于机器视觉的缺陷检测系统的研究进展。
1. 引言缺陷检测在制造业中扮演着重要的角色，对产品质量的控制至关重要。
传统的缺陷检测方法主要依赖人工操作，其检测准确性和效率面临着挑战。
因此，引入机器视觉技术成为改进缺陷检测的有效方法。
2. 图像获取基于机器视觉的缺陷检测系统首先需要获取高质量的图像数据。
图像获取可以通过摄像头、传感器等设备进行，常见的图像获取方法包括：单一摄像头获取、多角度获取和多光谱获取等。
在图像获取过程中，应注意光线、对比度、噪声等因素对图像质量的影响。
3. 特征提取特征提取是图像分析的关键步骤，通过抽取图像中的有效信息来描述缺陷。
常用的特征提取方法包括几何特征、纹理特征和颜色特征等。
几何特征可以描述缺陷的形状和大小，纹理特征可以描述缺陷的表面纹理，颜色特征可以描述缺陷的颜色特性。
在提取特征时，应注意选择合适的特征提取算法，并进行合适的归一化处理。
4. 分类与识别分类与识别是机器视觉的核心任务，它将提取到的特征与预先定义的模型进行比较，判断缺陷是否存在。
常见的分类与识别算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和深度学习等。
在选择分类与识别算法时，需考虑算法的准确性、鲁棒性、计算复杂度等因素。
5. 系统评价系统评价是评估基于机器视觉的缺陷检测系统性能的重要环节。
评价指标通常包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
基于这些指标，可以判断系统的缺陷检测能力，并对系统进行优化和改进。
6. 应用和展望基于机器视觉的缺陷检测系统已经在很多领域得到应用，如电子制造、食品加工、汽车工业等。
基于机器视觉的表面缺陷检测技术研究
基于机器视觉的表面缺陷检测技术研究随着科技的不断进步，机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用，其中之一就是表面缺陷检测。
本文将从机器视觉技术在表面缺陷检测中的应用、技术原理以及相关算法等方面进行研究和探讨。
一、机器视觉技术在表面缺陷检测中的应用表面缺陷检测是一项重要的质量检测工作，广泛应用于工业生产中的各个阶段。
机器视觉技术以其高效、精确、自动化的特点，在表面缺陷检测中得到了广泛应用。
1.1 环境光照条件下的表面缺陷检测在一些光照条件复杂的环境中，人眼难以准确识别表面缺陷，而机器视觉技术通过光学传感器和图像处理算法可以有效地避免光照条件对缺陷检测的影响，提高检测的准确性和稳定性。
1.2 高速生产线上的实时缺陷检测在高速生产线上，机器视觉技术可以实现实时的表面缺陷检测，对产品进行快速筛选和分类，提高生产效率和质量。
1.3 结合人工智能的智能表面缺陷检测机器视觉技术结合人工智能算法，可以实现智能化的表面缺陷检测。
通过深度学习算法的训练，机器可以学习并识别各种缺陷类型，提高检测的准确性和自动化程度。
二、机器视觉技术的原理与方法机器视觉技术主要包括图像获取、图像预处理、特征提取和缺陷分类等步骤。
下面将针对每个步骤进行详细介绍。
2.1 图像获取图像获取是表面缺陷检测的首要步骤。
常用的图像获取设备包括相机、扫描仪等。
通过这些设备获取到的图像将作为后续处理的输入。
2.2 图像预处理图像预处理是对原始图像进行滤波、增强、几何校正等处理，以提高图像质量、降低噪声，并便于后续特征提取和缺陷分类的操作。
2.3 特征提取特征提取是机器视觉技术中的核心步骤，通过对图像进行特定算法的计算，提取出一些表面缺陷的显著特征，如纹理、颜色、形状等。
常用的特征提取算法有边缘检测、纹理描述符等。
2.4 缺陷分类缺陷分类是通过将提取的特征与已知的缺陷模型进行比较，判断图像中的缺陷类型。
常用的分类方法包括传统的机器学习算法和深度学习算法。
传统的机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，而深度学习算法如卷积神经网络（Convolutional Neural Network）在表面缺陷分类中表现出色。
基于机器视觉的表面缺陷检测与识别研究
基于机器视觉的表面缺陷检测与识别研究摘要：表面缺陷对于各行业的产品质量和生产效率有着重要影响。
传统的表面缺陷检测方法通常依靠人工目视检查，但受到主观因素和疲劳带来的误判和漏检。
为了提高检测效率和准确性，近年来，基于机器视觉的表面缺陷检测技术备受研究者关注。
本文通过分析相关研究文献，对基于机器视觉的表面缺陷检测与识别研究进行总结和展望，并提出了进一步研究的方向。
1. 引言在制造业领域，表面缺陷是一个普遍存在的问题，可能导致产品的质量低下和生产效率的下降。
传统的表面缺陷检测方法主要依靠人工目视检查，存在着主观性和疲劳等问题。
为了解决这些问题，机器视觉技术被引入到表面缺陷检测领域，可以实现高效、准确和自动化的缺陷检测。
2. 基于机器视觉的表面缺陷检测方法2.1 图像预处理图像预处理是基于机器视觉的表面缺陷检测的首要步骤。
它包括图像去噪、图像增强、图像边缘检测等。
通过合理选择和调整预处理方法，可以降低噪声对缺陷检测结果的影响，提高图像的质量。
2.2 特征提取特征提取是表面缺陷检测的关键步骤。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器、局部二值模式等。
这些方法可以从图像中提取出与缺陷相关的特征，为后续的缺陷识别做准备。
2.3 缺陷识别缺陷识别是基于机器视觉的表面缺陷检测的核心任务。
目前常用的分类方法主要包括支持向量机、卷积神经网络等。
这些方法可以根据提取的特征将图像中的缺陷与正常区域进行区分，实现准确的识别。
3. 研究现状与问题分析目前，基于机器视觉的表面缺陷检测技术已经在多个领域得到应用，例如电子制造、纺织品、食品加工等。
然而，还存在一些问题需要解决。
首先，由于不同材料和不同表面特性的存在，当前的缺陷检测方法在不同场景下的适应性有限。
其次，大多数方法只能检测特定类型的缺陷，无法满足多样化的生产需求。
最后，一些场景中的复杂环境因素可能干扰缺陷的检测和识别，需要进一步优化算法。
4. 研究展望与方法改进为了进一步提升基于机器视觉的表面缺陷检测与识别技术，有以下方向值得研究和改进。
基于机器视觉的质量检测方法研究
基于机器视觉的质量检测方法研究I. 介绍基于机器视觉技术的质量检测方法已经成为工业制造业中日益重要的一部分。
它不仅可以提高生产效率和质量，还可以减少人为干扰对生产过程的影响。
本文将探讨基于机器视觉的质量检测方法研究。
II. 机器视觉技术基础机器视觉技术是现代计算机视觉技术的一个子领域，是人工智能处理和分析图像的核心技术之一。
它依赖计算机算法和硬件支持来处理数字图像。
在基于机器视觉的质量检测中，这些算法可以帮助分析图像以检测制造中的缺陷或问题。
III. 基于机器视觉的质量检测方法基于机器视觉的质量检测方法主要分为以下三个步骤：1. 图像采集在进行质量检测之前，需要从生产流程中收集图像。
图像可以来源于生产过程中的任何阶段，包括原材料、半成品和成品等。
这些图像将用于后续的分析和检测。
2. 图像处理采集到的图像需要进行处理，以便后续的分析和检测。
这些处理方法可以包括图像增强、滤波和图像配准等，以确保分析和检测过程的准确性。
3. 缺陷检测通过机器视觉技术，可以对图像进行分析以检测制造中的缺陷或问题。
例如，可以使用人工智能算法来检测图像中的缺陷，或使用图像匹配技术来比较不同阶段的生产产品，以检测生产过程中的质量问题。
IV. 基于机器视觉的质量检测案例以下是基于机器视觉的质量检测案例：1. 车间制造在车间制造中，机器视觉技术可以帮助检测制造中的缺陷和问题。
例如，在金属制造上，机器视觉技术可以根据材料的表面检测裂纹和其他缺陷。
2. 食品安全在食品制造业中，机器视觉技术可以确保食品的品质和安全。
例如，通过图像检测技术，可以检测食品中的异物、污染物和其他质量问题。
3. 医学应用在医学应用中，机器视觉技术可以帮助检测医疗图像中的病变和异常。
例如，在放射学中，机器视觉技术可以通过对图像的分析和检测来帮助诊断疾病。
V. 结论基于机器视觉的质量检测方法已经成为工业制造业中不可或缺的一部分。
通过这种技术，可以提高生产效率和质量，同时减少人为干扰对生产过程的影响。
基于机器视觉的智能制造缺陷修复实验报告
基于机器视觉的智能制造缺陷修复实验报告一、实验背景在当今的智能制造领域，产品质量的把控至关重要。
传统的质量检测和缺陷修复方法往往依赖人工操作，不仅效率低下，而且容易出现漏检和误判的情况。
随着机器视觉技术的迅速发展，其在智能制造中的应用越来越广泛，为实现高效、准确的缺陷检测和修复提供了新的可能性。
二、实验目的本实验旨在研究基于机器视觉的智能制造缺陷修复技术，通过对样本产品的检测和分析，验证该技术在提高缺陷修复效率和质量方面的有效性，并探索其在实际生产中的应用前景。
三、实验设备与材料1、机器视觉检测系统：包括高清工业相机、镜头、光源、图像采集卡和图像处理软件等。
2、缺陷修复设备：如激光修复装置、点胶机等。
3、实验样本：选取了一批具有不同类型和程度缺陷的产品，包括电子产品外壳、机械零件等。
四、实验方法与步骤1、样本准备对选取的实验样本进行编号和分类，记录其原始状态和缺陷特征。
2、图像采集调整机器视觉检测系统的参数，如相机的分辨率、曝光时间、光源的亮度和角度等，以获取清晰、准确的样本图像。
对每个样本进行多角度的图像采集，确保能够全面检测到可能存在的缺陷。
3、图像处理与缺陷检测使用图像处理软件对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高图像质量。
运用图像分析算法，如边缘检测、形态学操作、特征提取等，对样本图像进行缺陷检测和识别。
标记检测到的缺陷位置、类型和大小，并生成缺陷报告。
4、缺陷修复根据缺陷报告，选择合适的修复设备和工艺对缺陷进行修复。
对于表面划伤等缺陷，采用激光修复装置进行修复；对于孔洞、裂缝等缺陷，使用点胶机进行填充修复。
5、修复效果评估对修复后的样本再次进行图像采集和处理，评估修复效果。
采用定量指标，如修复区域的平整度、粗糙度、尺寸精度等，以及定性指标，如外观质量、性能测试等，对修复效果进行综合评价。
五、实验结果与分析1、缺陷检测结果经过机器视觉检测系统的检测，成功识别出了样本中存在的各种缺陷，包括表面划伤、凹坑、裂缝、孔洞等。
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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。
基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究，本文提出了一套完整的自动检测控
制系统，这套系统的结构分明、操作简单、工作效率高、具有高精确度，能够高
效实时检测和筛选出具有缺陷的屏幕。
2.系统硬件
系统硬件的构成主要由相机、显示屏和主机；治具台是部分系统硬件，治具
台上可以安装各种各样的治具，用于与其匹配的手机进行点亮，而手机的相机和
光源的固定都可以用一些简单的器械完成，适当的调节角度和方向。
所以此系统
硬件满足工业生产的需求，只要更换治具就可以实现各种型号手机的检测，而且
操作简单。
简单的操作流程只是把检测物品放到治具台。
其工作原理依次是系统
接收传感器信号、光栅门自动关闭、营造密闭检测环境、显示标记缺陷。
3.算法流程
这里主要介绍的是屏幕块状检测方法，因为在手机屏幕缺陷中块缺陷最难识别。
由于块缺陷的形状复杂、亮度不均匀、对比度低和边缘不清晰，影响到屏幕
缺陷的识别。
3.1图像预处理
在手机屏幕缺陷检测前必须要对屏幕的图像进行预处理，这样可以有效的提
高算法检测的速率，而且还可以避免无关干扰因素对检测过程的影响和提高检测
的精确度。
第一步，检测屏幕边缘和二值化法确定手机屏幕的大概位置；第二部，采用几何校正法使目标区域保持水平，以便于目标区域的提取；最后一步，进行
颜色空间转换使屏幕缺陷区域与周围区域的对比度更加明显。
图像预处理大大提
高了算法流程的效率。
3.2图像剪切
图像剪切的目的是减小检测区域提高检测的速率。
其工作原理是使用自动阈
值方式识别到待测区域，根据待测区域的倾角使图像旋转校正，根据待测区域边
缘的信息拟合直线规划处切割的区域。
如果使用阈值的方式切割，图像的信息保
存会不完整，经过多次的实验分析，图像剪裁大约在150ms，这种方式快速高效、操作简单、精确度高适用于工业生产。
3.3除去灰尘影响
在正常的检测过程中，如果屏幕上有灰尘会使屏幕检测数据产生误差检验结
果不准确。
此检测试验一定要先开启系统光源和采集图像后，再点亮手机屏幕，
然后识别灰尘的位置，计算灰尘面积大小，最后将灰尘区域与缺陷区域比较作分析，减小灰尘对检测实验带来的影响。
然后再执行系统的自动控制流程。
3.4图像滤波
本文采用组合铝箔的方式为图像滤波，这种方式是为了解决块缺陷的对比度
和边缘模糊容易受到图像的纹理和背景的亮度不均匀引起的难题。
组合滤波的方
式是用高斯滤波的图像作为初次的图像，为了降低纹理和亮度不均匀引起的影响。
组合铝箔的方式与普通的滤波方式相比，普通的滤波方式背景图像不均匀，而且
不利于图像的切割。
不同的滤波图像是不同的，但组合铝箔的方式的背景图更均匀，实用性强。
3.5图像的分割
此文章所涉及的图像分割方式是一种局部阈值分割与区域对比度相结合的联
合检测方式。
这种分割的方式很简单，其流程主要是提取缺陷、判断缺陷是否合
理和完成缺陷的提取。
这种方式简单高效快速实用性强。
为了使检验精确度更高，采用不同方向的中值滤波处理完成后的图像，完成
组合滤波处理，处理过后的组合滤波图像与高斯均值滤波后的图像相结合亮度均匀，但是缺陷部分的灰度有明显的差异，根据这一特性筛选出定模区域灰度大于
标准值的区域，综合实验分析完成图像的分割。
这种的算法方式采用的是同一幅
图在不同的滤波方式中计算出来的结果。
与普通的检测算法相比，这种方法不需
要模板建设和配准流程，而且过程简单，所以可以快速高效完成图像分割，还可
以节省大量的时间和存储的空间，也可以减小缺陷检验的误差。
然后，接着对提
取出的图像进行形态学的原理分析，识别提取部分附近的区域并求出这两部分的
平均灰度，同理，筛选出定模区域灰度大于标准值的区域。
这个过程是对缺陷区
域的二次筛选，但都是基于原图上的，这会降低检测误差，避免图像亮度对检测
结果的影响。
4.实验结果及分析
在工业生产的过程中，对于手机屏幕缺陷检测的控制系统的应用具有非常严
格的要求，对于检测的速度要快，精确度要高，只有这样才能够被推广和应用。
本文的实验挑出1000件缺陷产品，其中块缺陷产品占500件，线缺陷产品占250件，点缺陷产品占250件。
然后再随机挑选出2000件产品，由视觉屏幕自动检
测筛选后再由人工复检求出漏检和虚检率。
实验结果数据为点缺陷漏检个数为0，线缺陷漏检个数为0，块缺陷漏检个数为10.随机样品缺陷漏检个数为20，点漏
检率为0%，线漏检率为0%，块漏检率为2%，随机样品漏检率为1.5%。
综上，
其合格率为97.5。
由此可见其精确性强。
结束语
为了提高手机屏幕的检测效率和高准确性，此文章提供了一套适用于手机生
产行业的屏幕检测系统的方法。
在系统硬件方面，不同种型号的手机可以通过匹
配合适的治具进行高效精确的检测，这大大提升了该系统的实用性；在算法方面，主要通过图像剪切、除灰、图像滤波和图像分割四个流程完成。
最后在实验分析方面，可以看出这套基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法
具有高效性和精准性。
非常适用于现在这个科技迅速发展的时代。
但也有一定的
局部缺陷待完善。
参考文献
[1]魏民. 在职业教育应用视角下的VR/AR技术[J].中国电化教育,2017(03):10-15.
[2]朱秀昌,唐贵进. 屏幕内容视频编码的技术与标准[J].南京邮电大学学报(自然
科学版),2017,37(03):26-36.
[3]孙卓华.“互联网+”时代公共部门屏幕官僚建设研究[J].中国人力资源开
发,2017(10):121-128.
[4]景义新,沈静. 屏幕媒介的变迁:渊源、衍变与未来——移动智媒时代“从屏幕
到界面”的思考[J]. 当代传播,2017(06):26-28+46.
[5]熊雪芹,刘佳,石菡,王荣,任丹,刘晓,刘娟,雷腾,成素望. 屏幕时间与亲子关系及学龄前儿童社会能力和行为问题的关系[J]. 重庆医学,2018,47(14):1917-1921.。