[发明专利]一种基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法

说明书

本发明公开的属于检测设备技术领域，具体为一种基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法，其包括：通过摄像头设定参数，并拍摄手机玻璃盖板的视频图像，并且将图像传输到云端大数据模块和检测设备内，检测设备检测视频图像，同时云端大数据接收到摄像头上传的视频图像进行比对，当没有检测到相同图像时。该基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法，能够将拍摄的图像和检测结果发送到大数据平台中，填充大数据平台的数据样本，并能够通过大数据平台中的数据，当连接有平台的设备遭遇相同情况时，通过比对拍摄的图像，缩减检测过程，快速得出检测结果，提高工作效率。

技术领域

本发明涉及检测设备技术领域，具体为一种基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法。

背景技术

近年来，在5G、无线充电等技术推动下，非金属手机盖板成为主流。其中玻璃盖板有较好的力学性能和光学性能，且成本相比于陶瓷材料较低，因此备受3C产品企业青睐。然而，实际生产制造、运输等过程中，不可避免会产生麻点、划痕、脏污、崩边等缺陷。及时在生产工艺过程进行缺陷检测，可以避免工艺浪费，监控产品生产品质，从而保证高品质产品生产同时，节约生产成本。

目前，国内许多盖板玻璃生产厂商，仍然大量的采用人工目检的方式。机器视觉检测技术相比于人工目检过程检测效率更高、成本更低，检测标准更稳定。但是现有的设备往往每次检测需要计算检测结果，多次检测到同样的缺陷时依旧不能够很快的得到检测结果，不具有学习能力，工作效率不高。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：

一种基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法，其包括以下步骤：

S1：通过摄像头设定参数，并拍摄手机玻璃盖板的视频图像，并且将图像传输到云端大数据模块和检测设备内；

S2：检测设备检测视频图像，同时云端大数据接收到摄像头上传的视频图像进行比对；

S3：当没有检测到相同图像时，检测设备根据视频图像进行检测，并得到检测结果，并将检测结果数据发送到云端大数据模块中，存储在云端服务器内；

S4：当检测到相同图像时，检测模块直接调取云端大数据模块中的检测结果，将检测结果发送到控制器内；

S5：通过控制器发送到显示终端上查看检测结果。

作为本发明所述的基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法的一种优选方案，其中：包括摄像头、检测设备、云端大数据模块、云端服务器、控制器和显示终端，所述摄像头电性连接有检测设备，所述摄像头和检测设备信号连接有云端大数据模块，所述云端大数据模块信号连接有云端服务器，所述检测设备电性连接有控制器，所述控制器电性连接有显示终端。

作为本发明所述的基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤S1中摄像头是用12K的线阵相机拍摄图像，其水平/垂直分辨率为12288px*1px。

作为本发明所述的基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法的一种优选方案，其中：所述步骤S2中的检测设备包括以下程序流程：

(1)对采集的图像进行预处理除去干扰信号，提取原始的液晶显示图像；

(2)进而对图像进二值化处理分割出液晶缺陷部分与正常部分，然而二值化将会使得缺陷边缘锐化甚至将整体的缺陷部分分开，造成对缺陷区域信息提取错误，因此需要进一步对缺陷部分边缘进行填充还原缺陷部分；