[发明专利]基于机器视觉的车载屏幕背板的缺陷检测方法

说明书

本发明涉及一种基于机器视觉的车载屏幕背板的缺陷检测方法，包括以下步骤：1、获取待测样品屏幕背壳的灰度和彩色图像及PCB的排线图像；2、根据屏幕背壳的灰度图像进行导热泡棉检测，判断出每个位置的导热泡棉粘贴是否有缺陷；根据屏幕背壳的彩色图像进行导电泡棉检测，判断出每个位置的导电泡棉粘贴是否有缺陷；根据获取PCB所有排线的彩色图像进行PCB排线检测，并判断每一处PCB排线是否异常。本发明的车载屏幕背板缺陷检测方法简单，便于调试和重用，可对不同尺寸大小的屏幕背板进行缺陷检测,可准确检测屏幕背板的导热泡棉、导热泡棉和排线的缺陷，自动化程度高。

技术领域

本发明涉及车载屏幕背板检测领域，具体讲的是一种基于机器视觉的车载屏幕背板的缺陷检测方法。

背景技术

车载屏幕背板上主要装有导热泡棉，导电泡棉以及PCB排线接口。为了生产合格的屏幕产品，在屏幕生产的过程中，需要检测屏幕背板上每个点位是否都粘贴了完整的导热泡棉、导电泡棉，PCB排线是否安装异常，导热泡棉和导电泡棉安装位置精度误差，以及背板上每个PCB排线插口是否插上了排线，排线是否按插有误等。传统的检测方法往往是采用人工来检测，效率低，检测速度慢，精度差。现有的一些机器视觉检测方法，一方面只能检测一种尺寸屏幕背板的几类缺陷，另一方面只能检测不同尺寸屏幕背板的一类缺陷，并且检测装置调整部署不便，检测算法设计复杂，不便于参数调节和算法的复用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于机器视觉的车载屏幕背板的缺陷检测方法。本发明采用以下技术方案：

一种基于机器视觉的车载屏幕背板的缺陷检测方法，包括以下步骤：

步骤1、获取待测样品屏幕背壳的灰度和彩色图像及PCB的排线图像；

步骤2、根据屏幕背壳的灰度图像进行导热泡棉检测，得到导热泡棉的轮廓数量，以及每个导热泡棉的位置，对每个导热泡棉进行标记，设置标记序号参数，将每个导热泡棉的位置序号与标准的产品进行对比，判断出每个位置的导热泡棉粘贴是否有缺陷；

根据屏幕背壳的彩色图像进行导电泡棉检测，得到导电泡棉的轮廓数量，以及每个导电泡棉的位置，对每个导电泡棉进行标记，设置标记序号参数，将每个导电泡棉的位置序号与标准的产品进行对比，判断出每个位置的导电泡棉粘贴是否有缺陷；

根据获取PCB所有排线的彩色图像进行PCB排线检测，并判断每一处PCB排线是否异常。

进一步的，进行导热泡棉检测的方法包括以下步骤：

步骤2.1a、获取屏幕背壳的灰度图像，进行灰度图像的前景和背景的分割，遍历所有灰度等级，计算出方差最大的灰度值，并以该阈值为图像二值化分割的最佳阈值，对屏幕背壳的灰度图像进行二值化；

步骤2.2a、对二值化后的图像去除噪点，连接断点，连通区域，去除边角的干扰；

步骤2.3a、对上一步处理后的图像提取矩形区域的轮廓，利用预设导热泡棉过滤条件对矩形区域的轮廓进行筛选，保留符合条件的轮廓作为导热泡棉的轮廓，所述预设过滤条件根据标准导热泡棉的形状、大小以及位置特征设置，包括导热泡棉轮廓尺寸、轮廓起始坐标的位置和最小外接矩形旋转角度阈值参数；

步骤2.4a、经过上述步骤，得到导热泡棉的轮廓数量，以及每个导热泡棉的位置，对每个导热泡棉的轮廓进行标记，设置标记序号参数；

步骤2.5a、将每个导热泡棉的位置序号与标准的产品进行对比，判断出待测样品每个位置的导热泡棉粘贴是否有缺陷。

进一步的，进行导电泡棉检测的方法包括以下步骤：

步骤2.1b、获取屏幕背壳的彩色图像，截取目标区域的位置，将图像进行大小归一化操作；