手机玻璃屏表面缺陷视觉检测方法研究

目的 针对手机玻璃屏表面缺陷人工检测存在的准确率低、稳定性差等问题，提出一种基于机器视觉技术的手机玻璃屏表面缺陷检测方法。方法 采用统计平均法建立模板图像，以减少外界光照对模板图像的灰度影响。采用基于互信息的配准方法实现模板图像和待测图像的像素对齐，将配准后的待测图像与模板图像进行差分运算，获取残差图像，并采用Niblack方法实现残差图像上的缺陷判断。通过搭建的实验平台获取了300幅手机玻璃屏图像，并采用文中提出的方法、模板匹配法和人工检测法对300幅图像实施缺陷检测。结果 实验结果显示，文中方法的真正率为92%，真负率为96.5%和准确率为95%。与模板匹配法和人工检测法相比，文中方法在真正率、真负率和准确率上分别至少提高了5%，4%和4.3%。结论 文中方法与人工检测方法相比，提高了手机玻璃屏表面缺陷检测的准确率和稳定性