[发明专利]一种笔电外壳缺陷快速检测算法

说明书

本发明涉及一种笔电外壳缺陷快速检测算法，通过分别采集待检验笔电外壳的待测图像和无缺陷笔电外壳的标准模板图像，并在待测图像和标准模板图像内截取用于进行对比的部分图像，将其转化为包含灰度值的二维数组，经过粗定位和精确定位将截取至标准模板图像的部分图像对应投射至待测图像内，并进行和差运算，从而找出部分图像内的不同处，最后经过遍历对比，即可找出待检验笔电外壳的待测图像和无缺陷笔电外壳的标准模板图像是否存在不同之处，从而对笔记本电脑外壳是否存在缺陷进行自动判断，从而提高笔记本电脑外壳缺陷检验的效率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体是一种笔电外壳缺陷快速检测算法。

背景技术

笔记本电脑在装配的过程中需要对笔记本电脑的外壳的完好度进行判断，否则在装配时容易出现零件装配不上导致零件和外壳均在装配过程受到损坏，因此在笔记本电脑装配过程中，需要先对笔记本电脑的外壳的缺陷进行检验。

但是现有的检验方式依赖人眼判断，检验效率低下。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种笔电外壳缺陷快速检测算法，提高笔记本电脑外壳缺陷检验的效率。

本发明的一种笔电外壳缺陷快速检测算法，包括步骤

S101，利用摄像头分别在相同的相对位置下获取分辨率为a*b的待检验笔电外壳的待测图像和无缺陷笔电外壳的标准模板图像；

S102，将待测图像和标准模板图像分别转换为bufferedimage格式，然后再将标准模板图像转换为长度为a*b的灰度值二维数组Rm[a][b]；

S103，从标准模板图像中截取分辨率为c*d的检测区的图像，其中0＜c≤a和0＜d≤b，同样把检测区图像转换到灰度值二维数组R[c][d]；

S104，在待测图像中利用二维映射快速定位法对检测区进行粗定位，找到检测区在标准模板图像中的粗定位数组Rt[c+δ][d+η]，其中δ和η为粗定位增益区，满足0＜δ＜(a-c)和0＜η＜(b-d)，二维映射快速定位法的过程如下：

先将二维数组R[c][d]在某一维度上进行长度为c或d的映射计算，假设是在c维度上做长度为d的映射，即对R[c][d]每一行累加得到检测区映射一维数组R'[c]，同理对标准模板图像Rm[a][b]也做同维度和长度的映射，得到标准模板图像映射二维数组Rm'[e][f]，其中0＜e≤(a-c)和0＜f≤(b-d)；

设定坐标(i,j)其中0＜i＜e和0＜j＜f,在Rm'[e][f]的坐标(i,j)上截取和R'[c]同属性的临时数组并与R'[c]每个值作差值比对，统计差值小于θ数量，变化坐标(i,j)并做同样的差值比对和统计，得到差值合格数最多的临时数组坐标(i,j)max，再在Rm[a][b]中用坐标(i,j)max截取分辨率为(c+δ)*(d+η)粗定位图；

把分辨率为(c+δ)*(d+η)粗定位图通过canny算子计算出对应的边缘检测图，最后把此缘检测图转换为二维数组Rt[c+δ][d+η]；

S105，将步骤S103中截取的检测区图像通过canny算子计算出对应的边缘检测图，边缘检测图的每个像素只有黑白两值即0和255，并转换为二维数组R”[c][d]；

S106，将步骤S104中找到的粗定位数组Rt[a+δ][b+η]中利用点阵匹配法对检测区进行精定位，找到检测区在粗定位数组Rt[c+δ][d+η]的精确定位图Rt'[c][d]，具体步骤包括：

先在标准模板图像检测区灰度值二维数组R”[c][d]中以步长ε抽取点(x,y)，抽取到的每个点的坐标保存到二维数组中形成点阵数组Rp[g][h]，其中g＝[c/ε]和h＝[d/ε]