基于机器视觉的手机隔板划痕检测研究

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在手机隔板表面瑕疵检测中,表面划痕是最常出现的瑕疵之一。由于受加工工艺的影响,隔板中金属表面划痕形态呈现多种状态。同时由于金属背景纹理的干扰,这都为手机隔板划痕提取带来很大的难度。随着市场的产品质量标准不断提高,生产厂商对产品的外观品质提出了更高的要求,部分手机生产商对划痕宽度标准已经达到微米级别。对于这种高精度的产品质量检测,人工检测已经难以适用。因此机器视觉检测就成为检测手机产品划痕的重要手段和依据,具有重要的科研价值和工业应用价值。对于利用机器视觉的产品表面划痕检测,国际上已有一些研究报道,但是,对于没有专门针对手机金属隔板表面划痕提取的研究报道。考虑到隔板金属表面的纹理对划痕检测的干扰,以符合检测系统的实时性需求为前提,本文主要针对手机隔板金属表面的划痕检测问题做深入研究,并基于机器视觉检测系统实现手机隔板划痕自动检测,论文主要工作包括以下内容:(1)设计手机隔板的机器视觉检测系统,实现手机隔板的自动检测。包括图像检测系统程序设计,检测方案,硬件设备选型,PLC过程控制编程等工作。(2)结合各向异性纹理抑制算法和Gabor滤波器,设计一种针对手机金属隔板的划痕提取的方法。该方法充分利用Gabor滤波的函数特性,提取出划痕骨架结构;然后通过各向异性纹理抑制算法,有效抑制手机金属隔板的纹理对划痕提取处理的干扰;最终结合滞后多阈值图像分割方法,最大限度减少纹理干扰,准确提取出手机隔板划痕。(3)提出一种利用线性算子和SVM分类的划痕检测算法。通过添加辅助的垂直线性算子,改进现有的线性算子,实现特征提取,然后使用支持向量机(SVM)对图像中的像素逐点进行分类。该检测算法的优点体现在需要的特征值维数低,训练样本少。本文所设计的手机隔板表面划痕检测方法,主要考虑解决背景纹理对检测结果的干扰。相对于现有的机器视觉检测方法,本文提出的检测方法具有较强的抗干扰能力。同时算法相对易于实现,具有较好的实时性。本文所设计的机器视觉检测系统运行稳定,具有较强的可维护性和适用性。
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