[发明专利]导光板缺陷检测方法

权利要求书

1.导光板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤；

1)、采集导光板图像F；执行步骤2)；

2)、采用直分法对导光板图像F进行阈值分割，得到前景图像，执行步骤3)；

3)、求前景图像的连通域，得到导光板整体连通域求取图；执行步骤4)；

4)、提取导光板整体连通域求取图的最大面积，得到最大面积图；执行步骤5)；

5)、对最大面积图进行图片旋转，使得最大面积图最长边与水平轴平行且密集区位于最大面积图右边；执行步骤6)；

6)、对旋转后图像进行分区处理，得到手动分区方式显示图；执行步骤7)；

7)、对手动分区方式显示图进行高斯偏导，得到高斯偏导局部显示图；执行步骤8)；

8)、对高斯偏导局部显示图进行掩模处理，得到掩模处理局部显示图；执行步骤9)；

9)、求掩模处理局部显示图的最小最大灰度值，得到最大灰度值G_{k_max}和最小灰度值G_{k_min}；执行步骤10)；

10)、根据最大灰度值G_{k_max}和最小灰度值G_{k_min}，对步骤7)得到的高斯偏导局部显示图进行归一化处理，得到归一化处理局部显示图；执行步骤11)；

11)、先对归一化处理局部显示图进行第一次滤波，然后再对第一次滤波的结果进行第二次滤波；

12)、第一次均值滤波局部显示图和第二次均值滤波局部显示图相减，得到两次均值滤波结果相减局部显示图；执行步骤13)；

13)、对两次均值滤波结果相减局部显示图进行阈值分割，得到分割后局部显示图；执行步骤14)；

14)、对分割后局部显示图求连通域，得到第二次连通域局部显示图；执行步骤15)；

15)、特征提取；执行步骤16)；

16)、将步骤15)中提取到的缺陷进行显示。

2.根据权利要求1所述的导光板缺陷检测方法，其特征在于，步骤2)的最佳阈值计算方法包括以下步骤：

首先假设导光板图像F的灰度等级为L，其邻域像素的灰度均值等级亦为L，图像中的像素点灰度与其邻域灰度均值可以组成二元组(x,y)，该二元组的图像概率密度函数可表示如下：

p_xy＝f_xy/N

(x,y)中x表示图像中任一像素点的灰度值，y表示该像素点的邻域灰度均值，f_xy表示图像中同时满足灰度值及其邻域均值都符合(x,y)标准的像素点个数，N表示图像中包含的像素总数，p_xy为概率密度函数，其中：

假设导光板图像的前景区域和背景区域分别为C₁和C₂，概率密度函数如下表述：

前景区域和背景区域的均值矢量公式可表示如下：

那么总的均值矢量可表示为：

假设(s,t)为二维直方图中的一对点对阈值，那么所谓直分法就是通过(s,t)划分成4个区域，令{x≤s，y≤t}表示为前景区域，{xs，yt}表示背景区域，其余区域概率密度函数设为0，于是有：

ω₁+ω₂＝1，

那么最佳阈值(s^*,t^*)可表示为：trS_B(s^*,t^*)＝max{trS_B(s,t)}；式中

trS_B＝ω₁[(μ_1x-μ_Tx)²+(μ_1y-μ_Ty)²]+ω₂[(μ_2x-μ_Tx)²+(μ_2y-μ_Ty)²]。