[发明专利]基于机器视觉对背光模组进行装配精度检测的方法

权利要求书

1.基于机器视觉对背光模组进行装配精度检测的方法，其特征在于：包括以下步骤：

A、将装配到盖板上的背光模组置于检测平台上，放置时让背光模组位于盖板的上面，背光模组的上方设有机器视觉相机，机器视觉相机的下方设有机器视觉同轴光源，在背光模组的下方设有背光光源；

B、在背光模组的左侧边缘处或背光模组的右侧边缘处选取二个以上的拍照点，在背光模组的前端或背光模组的后端选取二个以上的拍照点；

C、移动机器视觉相机和机器视觉同轴光源至一个拍照点的上方，打开机器视觉同轴光源，关闭背光光源，对该拍照点进行照明，并利用机器视觉相机对该拍照点进行第一次拍照，得到一个正面图，然后关闭机器视觉同轴光源，打开背光光源，利用机器视觉相机对该拍照点进行第二次拍照，得到一个背光图；

然后移动至另一个拍照点的上方，打开机器视觉同轴光源，关闭背光光源，对该拍照点进行照明，并利用机器视觉相机对该拍照点进行第一次拍照，得到一个正面图，然后关闭机器视觉同轴光源，打开背光光源，利用机器视觉相机对该拍照点进行第二次拍照，得到一个背光图，如此循环往复，直到对所有的拍照点都完成二次拍照；

D、将所有拍照获得的图片导入机器视觉算法；

E、在机器视觉算法的窗口中用鼠标对每个图片采用正交矩形进行截取处理，保留图片中没有脏污、孔洞的图像部分，去除掉图片中带有脏污图案、孔洞图案的部分；

然后利用Halcon算子edges sub pix提取所有图片的背光图中盖板的外边缘的亚像素轮廓，然后拟合出直线区域，再获取该直线区域的倾斜角度，然后利用旋转仿射变换，形状模板匹配，获得校正图像；

F、对经过步骤E处理的图像的正面图的图片进行预处理，增加图片中图案的对比度，凸显出背光模组边缘和盖板边缘；

G、对每个经过步骤F处理完成的图像的左侧边或右侧边做一维测量，得到每个拍照点的背光模组的左侧边缘与盖板的左侧边缘沿左右水平方向之间的距离，或者是得到每个拍照点的背光模组的右侧边缘与盖板的右侧边缘沿左右水平方向之间的距离；

对每个经过步骤F处理完成的图像的前端或后端做一维测量，得到每个拍照点的背光模组的前端与盖板的前端沿前后水平方向之间的距离，或者是得到每个拍照点的背光模组的后端与盖板的后端沿前后水平方向之间的距离；

H、对每个拍照点背光模组的左侧边缘与盖板的左侧边缘沿左右水平方向之间的测量距离的数据与装配图纸的设定距离进行对比，或者是对每个拍照点的背光模组的右侧边缘与盖板的右侧边缘沿左右水平方向之间的测量距离与装配图纸的设定距离进行对比，同时对每个拍照点的背光模组的前端与盖板的前端沿前后水平方向之间的测量距离与装配图纸的设定距离进行对比，或者是得到对每个拍照点的背光模组的后端与盖板的后端沿前后水平方向之间的测量距离与装配图纸的设定距离进行对比，如果所有的测量距离都在设计精度要求范围之内，即判定该产品为合格产品；

如果其中有一个以上的测量距离不在设计精度要求范围之内，即判定该产品为不合格产品。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉对背光模组进行装配精度检测的方法，其特征在于：所述步骤B中是在背光模组的左侧边缘处或背光模组的右侧边缘处选取二个或三个或四个拍照点，在背光模组的前端或背光模组的后端选取二个或三个或四个拍照点；

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉对背光模组进行装配精度检测的方法，其特征在于：所述步骤F中对经过步骤E处理的图像的正面图的图片进行预处理的方法包括如下形式：

A1、通过计算灰度标准差实现图像的预处理效果；

A2、通过增加对比度Illuminate让图像的黑白色差更加鲜明，从而突显出屏幕的边缘；

A3、通过增强的算子Emphasize利用一个掩膜区域对图像逐区域的增强对比度；

A4、通过均值滤波的算子Mean Image利用一个掩膜区域，对图像逐区域的求灰度的平均值，使每个小区域的整体灰度等于该小区域的灰度平均值，以此平滑过滤掉一些不想要的灰尘，脏污。

A5、通过索贝尔滤波算子SobalAmp利用一个掩膜区域，对图像逐区域的进行索贝尔运算，从而突显出图像边缘。