基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测系统研究

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测系统研究

彭 赶,张 平,潘奕创

(广东工业大学 机电工程学院,广东 广州 510006)

摘 要:目前,手机屏幕缺陷多采用人工检测的方式,针对人工检测低效,高误测的现状,本文提出一种基于机器视觉的手机屏幕缺陷自动检测系统。系统由C C D相机采集图像,然后对图像剪切,除尘,滤波去噪,接着利用局部阈值分割图像,初步提取缺陷区域,最后结合局部区域对比度分析,筛选出缺陷产品。随机抽取200例样品,检测准确率能达到97.5%,其中误测1%,虚测1.5%,能满足实际工业需求,具备一定的实用价值和推广价值。

关键词:机器视觉;缺陷检测;手机屏幕

中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1003-7241(2018)09-0104-05

Research on Mobile Phone Screen Defect Detection System

Based On Machine Vision

PENG Gan, ZHANG Ping, PAN Yi-chuang

( School of Electromechanical Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006 China ) Abstract: At present, The majority of screen defects in mobile phones are in manual detection. Artificial detection is inefficient and higher false-positive rate. This paper puts forward a kind of mobile phone screen defects detection system based on machine vision. System grabs image by CCD camera, then shears image, removes dust, filters and de-noising, preliminary extract defects area by using the local threshold segmentation image, finally, it extract defects features through combining with local regional contrast analysis. Random samples of 200 cases, accuracy of detection can reach 97.5%, measurement errors of 1%, virtual test of 1.5%, which can meet the actual industrial demand and has certain practical value and popularization value.

Key words: machine vision; defect detection; mobile phone screen

1 引言

随着手机市场的日益繁荣,竞争的日趋激烈,高质量,高效率的手机生产方式备受市场青睐。手机屏幕作为手机的核心组成部分,是人机交互的的关键所在,其质量的好坏,严重影响着用户对手机的体验。目前,针对手机屏幕缺陷的检测方式单一,主要依靠人工检测,由于受到个人主观因素以及工作强度,视觉疲劳程度的影响,此方式导致大量的误测和漏测,难以满足实际的工业需求。

机器视觉检测技术由于其在线检测的实时性以及高效率、高精度性,备受工业应用领域青睐,如今,国内外都有着许多将机器视觉系统用于屏幕缺陷检测的研究。Kim[1]等提出一种通过减少灰度非均匀等级的阈值方式,完成缺陷的提取,该方式可以检测出线缺陷以外多数种类的缺陷;Lee and Yoo[2]等用二维曲线来估计图像背景然后采用背景差法来检测mura缺陷,可以检测出各种形状和方向的缺陷,但是,对窗口有限制,当mura大于检测窗口则不可以检测出来,You-Ching Lee,Cheng-En Shie[3]等提出一种累计差异和多分辨率背景相减的检测方式,该方式能较好的识别各种类型的缺陷,但对移动装置的稳定性要求较高,Tsai和Tseng[4]]等通过傅立叶变换消除缺陷背景干扰,然后利用简单的阈值处理完成图像的分割,但时效性较差,高如新[5]提出了一种快速匹配差分法的检测方式;易松松[6]采用了级联检测的方式;王新新[7]提出了一种将Gabor滤波与自适应二值化分割图像以及连通域提取缺陷相结合的检

收稿日期:2017-08-04

| Techniques of Automation & Applications 104

9种屏幕优缺点比较 究竟哪种手机屏幕材质好

9种屏幕优缺点比较究竟哪种手机屏幕材质好 目前在手机产品上，除了硬件上的差别之外，屏幕也已经成为了消费者购买手机的标准之一，不过毕竟屏幕材质实在够多，而消费者对它们的优缺点也不能一一了解，本文通过对目前九大手机屏幕材质的解析，让消费者有一个明明白白的消费观。 这九大手机屏幕材质及技术中，除了传统的TFT、OLED等屏幕之外，还有NOVA、AMOLED、Super AMOLED、Super AMOLED Plus、IPS、SLCD、ASV等这几年十分流行的屏幕材质及技术，下面我们就给大家来一一做一个全面的解析。 一、TFT屏幕 由于性能均衡、产量高、造价低廉等特点，TFT屏幕被广泛的应用在手机产品上，是目前市场上最常见的屏幕，TFT(Thin Film Transistor)即薄膜场效应晶体管，属于有源矩阵液晶显示器中的一种。它可以“主动地”对屏幕上的各个独立的像素进行控制，这样可以大大提高反应时间。一般TFT的反应时间比较快，约80毫秒，而且可视角度大，一般可达到130度左右。 所谓薄膜场效应晶体管，是指液晶显示器上的每一液晶象素点都是由集成在其后的薄膜晶体管来驱动。从而可以做到高速度、高亮度、高对比度显示屏幕信息。TFT属于有源矩阵液晶显示器，在技术上采用了“主动式矩阵”的方式来驱动，方法是利用薄膜技术所作成的电晶体电极，利用扫描的方法“主动拉”控制任意一个显示点的开与关，光源照射时先通过下偏光板向上透出，借助液晶分子传导光线，通过遮光和透光

来达到显示的目的。 屏幕优点：制造工艺成熟、还原能力和对比度较好 屏幕不足：比较耗电、触控手感和灵敏度相对较差 代表机型：摩托罗拉XT702(摩托罗拉旗下大部分手机都是采用TFT屏幕) 二、OLED屏幕 其实目前市场上OLED屏幕手机目前已经不是很多了，虽然在TFT屏幕主打的时代，这类屏幕还是比较先进的，Super AMOLED也是基于OLED屏幕衍变而来，但是由于AMOLED 和Super AMOLED的普及，OLED屏幕正在逐渐的淡出手机市场。 OLED (Organic Light Emitting Display)即有机发光显示器，因为具备轻薄、省电等特性，,被称誉为“梦幻显示器”。OLED显示技术与传统的LCD显示方式不同，无需背光灯，采用非常薄的有机材料涂层和玻璃基板，当有电流通过时，这些有机材料就会发光。而且OLED显示屏幕可以做得更轻更薄，可视角度更大，并且能够显著的节省耗电量。

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为

最低成本修复屏幕触摸失灵

最低成本修复屏幕触摸失灵-已多人成功-申精！ 11月20日更新原因及多种修复方法分析 其实很简单，拿透明胶布粘就行，除了我已经有同学成功啦，哈哈 不想多说了，实在太兴奋，太幸福了！！！ 请参照上述帖子去做（原来有个链接来着，可惜被删掉了，地址留着也没啥意思，就删了），有问题的给我留言 12月19日，关音乐播放器的那个叉叉不管事了，粘了7次，OK！难道是传说中的RP? 12月15日更新：刚刚听说有一个方法，用电池给屏幕放电法，用胶布粘不好的可以考虑试一下，比电击法要安全些，，，最后说一句，万变不离其宗，电容屏失灵的根本原因是屏幕荷电导致本该从手指流出的电流不流动了，从屏幕四角的基准点流出的电流就无法确定从哪个店流走了 ，所以“只要能平衡电荷，就能修复屏幕” 11月20日更新，内容如下： 先澄清几个小事，也是朋友们问的比较多的： 首先，个人认为屏幕失灵不是刷机的问题，也不是装啥软件装的不行，不过你可以刷回去最早的818V4试试，我觉得那个比较稳定，也很快，还省电 虽然我原来用的818，一点事也没有，后来换的M大911，装了一大堆软件，然后就不行了，也曾经想过换系统，但是再后来用胶布粘了几次就行了，贴膜都没揭掉就OK了，换系统的事儿就不用提了，仙剑也一直在玩，现在证明根本与软件没啥关系。（唯一有影响的是不同的主题对系统响应速度有影响，比如我装的win7主题，反应就很慢，被多人笑话，后来换了个绿色海底世界带红色小丑鱼的那个主题，反应就快多了，当然，最快的是仿Iphone的那个主题，已被设置为默认主题，无聊的时候才换成小丑鱼或者其它的） 其次，屏幕是否贴膜没有影响，原有的贴膜不用揭掉！当然你原本就没贴膜，也不用先贴上膜再修复！不过我还是建议你贴个膜，反正也没啥坏的影响，还能保护屏幕 第三，我觉得只要你的屏幕没被水泡过，没摔过，没用打火机电过，就是可以修复的，要对自己（的RP ）有信心！ 现在电容屏很多，很容易发生屏幕失灵的事情，这不是8320的特例，象HTC、魅族、诺基亚都有屏幕失灵的现象，我觉得失灵就是因为表面局部带电荷（就是大家所说的带静电）了，导致无法判断是否有手指（或其它导体，比如诺基亚X6的电容屏手写笔）按在上面，可以用放电或者其它办法消除电荷来恢复功能。使屏幕局部带电荷的原因有很多，放在兜里摩擦，经常用大力按，或者带灰尘或者手上汗多或者冬季干燥人体本身带静电，等等都有可能导致屏幕局部荷电。 最简单的办法就是用透明胶布粘，在胶布快速揭开的时候，部分电荷是会被带走的，就象初中物理摩擦玻璃棒、橡胶棒带电一样，甚至我觉得用毛皮或者丝绸啥的快速摩擦屏幕都有可能修复。象有些高手说的将屏幕接地，我觉得这么大点的屏幕也不会荷多少点的，根本不会形成什么电流放电（不怕你笑话，我在用胶布法之前确实

机器视觉检测分解

研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经

(品牌管理)小米手机和各大品牌手机屏幕对比

（品牌管理）小米手机和各大品牌手机屏幕对比

什么是E-IPS（U2311H采用E-IPS）？ E-IPS是ECONOMIC（经济型）版的IPS，可以说是高端H-IPS的一个降级版本，拥有178/178度的可视角度，虽然E-IPS的色域和普通TN屏的色域数值上差不多，但真实色彩更逼真。E-IPS是目前IPS中最主流的产品。 什么是ASV？（小米手机和魅族M9都是ASV）？ 夏普的ASV技术，这并不是一种面板技术类型，而是一种用于提高图象质量的技术，主要是通过缩小液晶面板上颗粒之间的间距，增大液晶颗粒上光圈，并整体调整液晶颗粒的排布来降低液晶电视的反射，增加亮度、可视角和对比度。 深入了解，看看它们屏幕是神马东西 注：以下所有液晶分子的排列，都是采用单反相机+微距镜头拍摄，有兴趣的朋友可以试试。 以上是市面上主流显示器液晶屏幕的晶格，TN就是目前最主流的显示器采用的面板，最大缺点就是可视角度差。晶格排列和高端的H-IPS，低端的E-IPS一样。以上面板的性能，可以看成H-IPS>S-IPS>E-IPS>TN。

以上是iPhone4液晶晶格排列，众所周知iPhone4和iPad一样都采用了IPS面板，那么此IPS和上文介绍的IPS有什么不同？根据液晶分子排列又和E-IPS、H-IPS相同，那么它又是什么类别的？我们将会结合晶格排列和下文测试数据推测。 以上是小米手机的液晶晶格结构，液晶分子排列同样也是垂直的。

魅族M9同样采用了ASV技术，所以和小米手机液晶分子排列也是一致的。 好了，我们探究了这些屏幕分子排列后，我们初步有了一个认识，下面进行主观的色彩对比，看看三款手机和主流显示器有什么不一样的颜色表现。 谁强谁弱，一目了然 注意：以下图片均采用单反相机抓拍屏幕获取，由于相机和您用显示器所见到的画面经过转换，所以无法还原绝对真实的效果。而原图是我们截取显卡所显示的图片。 , ▲原图, ▲ 戴尔U2311H（显示器）

一秒检测你的手机屏幕是否有疏油层

一秒检测你的手机屏幕是否有疏油层 前不久，“疏水疏油层”突然成了一个特别火的词汇。在网上引发热议的同时，相信也会有一部分人对此一脸懵逼：疏水疏油层是什么鬼？这玩儿意是做什么用的？有没有差别大吗？其实疏水疏油层在生活中很常见，只不过当你接触到时并没有注意到罢了。 解读疏水疏油层它就是屏幕上的一层膜 疏水疏油层，说白了就是能够疏离水和油脂的保护层，还有我们日常听到的防污涂层，都是一种东西，即AF（AntiFingerPrint）防指纹涂层，英文称其为Oleophpbiccoating，平常新手机屏幕光滑的手感就是来自于疏水疏油层。 AF材料是一种含氟涂料，具有极低的表面张力，一般称作全氟聚醚，主要作用是附着在屏幕表面，增加屏幕的疏水、排油、防污等性能，广泛应用在手机、平板、显示器、单反的保护玻璃上，经常使用带有屏幕电子产品的我们基本上总能接触到。这种疏水疏油效果就跟水珠落在荷叶上一样。 荷叶上疏离的水珠 AF材料主要分为药液与靶丸（类似于小药丸）两种形态，分别适用于喷涂与真空蒸镀两种镀膜方式。玻璃镀膜后，再经过高温固化，AF涂层就保留到了屏幕表面，除了抗污外，AF涂层还拥有耐磨、透光率高等特性，而且成本还特别低，喷涂单片成本不高于6毛钱，真空蒸镀的单片成本不高于2元，浓度稍高一点的AF涂层保持1、2年不成问题。 真空蒸镀设备 当然疏水疏油层不仅用于玻璃上，在不锈钢上也可以有这样的保护层。目前已有相关涂覆液在售，喷涂于各种金属材料如不锈钢板表面，可形成一层纳米级/微米级的超薄抗油污防指纹的自清洁涂层，能使水具备超高的表面张力（表现为拒水性），形成较高水接触角的水珠，让油污自行收缩成难以附着在金属表面的小油滴，少量残留油污能用毛巾或纸巾轻易擦除干净。 疏水疏油层不沾水演示 疏水疏油层在日常使用中有什么用 直接说疏水疏油层的疏水、排油、防污这些功能不够直观，我们举个例子简单的说明一下：由于现在2.5D屏幕的流行，很多人都会选择普通的手机保护膜，但廉

基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计

编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月

毕业设计（论文）原创承诺书 1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。 2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。 4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担！ 作者签名：年月日

中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测

手机屏幕的分类

手机屏幕 一．材质 1．TFT材质屏幕 2．TFT屏幕是目前手机屏幕上最常用也是最常见的一种材质，TFT全程TFT--ThinFilmTransistor薄膜晶体管，是有源矩阵类型液晶显示器AM-LCD中的一种，TFT在液晶的背部设置特殊光管，可以主动对屏幕上的各个独立的像素进行控制，这样可以大大地提高反应时间。由于TFT是主动式矩阵LCD可让液晶的排列方式具有记忆性，不会在电流消失后马上恢复原状。TFT还改善了STN闪烁(水波纹)-模糊的现象有效地提高了播放动态画面的能力。

3． TFT屏幕构造 4．TFT液晶为每个像素都设有一个半导体开关，每个像素都可以通过点脉冲直接控制，因而每个节点都相对独立，并可以连续控制，不仅提高了显示屏的反应速度，同时可以精确控制显示色阶，所以TFT液晶的色彩更真。TFT液晶显示屏的特点是亮度好、层次感强、还原度高，但也存在着比较耗电的不足。 5． 摩托罗拉 MB860(Atrix 4G)

6．说到TFT屏幕那就不能不提摩托罗拉，摩托罗拉可谓是TFT材质屏幕的一个代表，在它几乎所有的机器中都采用的是TFT屏幕，作为摩托罗拉双核旗舰机型的摩托罗拉MB860(Atrix 4G)也不例外。 7．SLCD材质屏幕 8．SLCD是英文Splice Liquid Crystal Display的缩写，即拼接专用液晶屏。SLCD 是LCD的一个高档衍生品种。SLCD是一个完整的拼接显示单元，既能单独作为显示器使用，又可以拼接成超大屏幕使用。根据不同需求，实现单屏分割显示、单屏单独显示、任意组合显示、全屏拼接、竖屏显示，图像边框可选补偿或遮盖，全高清信号实时处理。 9．h SLCD屏幕拼接 10．SLCD能够满足不同使用场合、不同信号输入的需求，超过50000小时的使用寿命，没有任何灼伤、损伤，维护成本低;任意几个单元可组合显示一幅完整的画面，任意一个画面可以叠加在其他画面之上，通过软件，可将任意一个信号，以一个屏为单位，在拼接幕墙上移动；另外在屏幕的可视角度方面也非常不错。

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究 摘要：在近些年来，随着手机行业飞速发展，手机屏幕缺陷的检测方式有许多，但是采用最多的还是人工检测的方式。人工检测的方式效率低误差较大很难满足 现在手机行业的发展形势。本文针对目前手机行业的发展形势，提出了一种基于 机器视觉手机屏幕缺陷自动检测系统。此系统的工作流程依次是采集图像、对采 集的图像进行裁剪、除去灰尘、滤波去噪、分割图像、初次识别缺陷区域、结合 缺陷区域与其他部分对比分析、识别筛选出不合格的产品。只有当此系统的检测 的合格率达到97.5%时，才会具有实用性，值得推广到实际的工业生产中去。 关键词：机器视觉；缺陷检测；手机屏幕 引言 随着全球经济的发展，各国的通信产业也都发展到一定的高度，高质高效的 智能手机虽然价格不断增高，但是仍然备受人们的喜欢。手机屏幕作为手机的重 要组成部分，是人与信息打交道的桥梁，手机屏幕的质量的优劣将会直接影响到 用户的体验。在现在的手机发展现状看来，手机屏幕缺陷检测主要依靠人工。人 工检测工作难度大，工作量大，导致工作者对工作产生厌倦和身体疲劳。这种方 式可能会使大量劣质产品流入消费者手中，不适用于如今的实际工业生产中。针 对目前手机行业的发展形势，提出了一种基于机器视觉手机屏幕缺陷自动检测系统。 1.机器视觉检测技术 目前，因为机器视觉检测技术实用性强、效率高、具有高精确度，所有受到 了人们的一致好评，并且备受工业生产的欢迎。全球有许多机器检测技术被应用 于实际的手机屏幕缺陷检测流程中。Kim团队提出了一种降低灰度不均匀等级的 阈值方式，这种方式可以通过识别出多种线缺陷完成缺陷的排除；Lee and Yoo等 首先会绘制二维曲线，再使用背景差异法检测mura缺陷以及不同形状和方向的 缺陷，但是对窗口的大小有局限性。You-Ching Lee和Cheng-EnShie等提出一种能 识别各种缺陷的累计差异和多分辨率背景的检测方法，但是对移动的装置要求较高;Tsai和Tseng等利用傅立叶变换和阈值方式消除背景干扰，但时效性差；易松 松使用了级联检测方式；高如新采用了快速匹配差分法检测方式；徐祖鑫提出了 一种数学形态学的检测方法，他们所采用的和提出的手机屏幕检测方式对点、线 等明显的缺陷有着较高和精准的识别率，但是对于一些特殊的缺陷还是有待完善。基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究，本文提出了一套完整的自动检测控 制系统，这套系统的结构分明、操作简单、工作效率高、具有高精确度，能够高 效实时检测和筛选出具有缺陷的屏幕。 2.系统硬件 系统硬件的构成主要由相机、显示屏和主机；治具台是部分系统硬件，治具 台上可以安装各种各样的治具，用于与其匹配的手机进行点亮，而手机的相机和 光源的固定都可以用一些简单的器械完成，适当的调节角度和方向。所以此系统 硬件满足工业生产的需求，只要更换治具就可以实现各种型号手机的检测，而且 操作简单。简单的操作流程只是把检测物品放到治具台。其工作原理依次是系统 接收传感器信号、光栅门自动关闭、营造密闭检测环境、显示标记缺陷。 3.算法流程 这里主要介绍的是屏幕块状检测方法，因为在手机屏幕缺陷中块缺陷最难识别。由于块缺陷的形状复杂、亮度不均匀、对比度低和边缘不清晰，影响到屏幕

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

手机玻璃盖板外观缺陷检测

手机玻璃盖板外观缺陷检测 1、玻璃盖板发展趋势及现状 手机玻璃盖板虽然是生产行业中较为细分的一个小市场，在全球手机保有量如此巨大的情况下（2018年出货约17.5亿部），手机屏幕作为配件其每年出货量非常可观。据市场数据反馈，现手机盖板（也称玻璃盖板）每年出货量达到了20亿片/年。3D玻璃盖板作为下一代手机的必备配件，到2020年为止3D玻璃盖板的市场规模将近192亿元。作为智能终端产品最重要的构成部件之一，玻璃盖板的制造拥有巨大的市场存量以及增长潜力，是众多国家和企业争夺的焦点。其中检测作为玻璃盖板生产的最后一道工序，是产品品质控制的关键。但是目前国内企业在玻璃盖板的检测，基本上采用的是人工目检。但人工目检面临着效率低下、漏检率高、人工成本不断上升等诸多缺陷。

目前全球最大玻璃盖板厂商蓝思科技、伯恩光学，其产线上仍然以人力检测辅助设备的方式为主。在智能装备制造大潮流及国内人口红利逐渐消逝的环境下，自动化检测设备开始步入市场。 2、玻璃盖板外观缺陷检测难点以及检测设备国内外现状 玻璃盖板生产工艺复杂，特别是进入2.5D和3D盖板时代后，由于导入了更多更复杂的工序以及最终客户对外观要求的不断提高，在生产过程中无可避免的会产生各种各样类特征不同的缺陷，常见的有划痕、凹坑、丝印不良、杂质、异色等外观缺陷。各类特征的缺陷需要检测员不断翻转盖板，并在一些特定光线角度或观察视角下才能捕捉到。这就对用于取代人工目视检查的玻璃盖板自动化检测设备的设计和制造提出了非常高的要求。 现今国际上比较领先的玻璃盖板检测设备厂家，主要分布于欧洲，例如德国ISRA Vision和Dr.Schenk、瑞士的BUCHER和丹麦的JLI Vision等。目前在国内应用最多的是德国的Dr.Schenk，部分国内玻璃面板生产厂家采购了其设备，但是仍然存在较多问题，一是价格昂贵，只有极少数的大公司能负担相关费用；二是Dr.Schenk目前只能够检测素玻璃（白片），并且2.5D或3D玻璃盖板的弧面处也无法检出，因此该设备不能适应现在市场的需要。 目前国内在玻璃盖板检测方面取得了一些技术突破，但还没有特别突出的企业来代替国外的设备。国内某企业试图通过增加多个检测工位，实现对2.5D玻璃盖板的检测，但检测效果并不理想。该设备在更换不同类型盖板检测时，需要重新制作并更换治具，同时需要对设备的多个工位的光源或者相机进行调整，并

机器视觉测量技术1.

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测.

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测 何小利1 , 宋钰 2 (1. 四川理工学院计算机学院, 四川自贡643000; 2. 四川理工学院网络中心, 四川自贡643000; 摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测. 而检测的方法是采用LED 环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像. 具体过程是使用动态阈值分割图像, 并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 关键词:机器视觉; 物体表面; 缺陷检测中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号: 1009-4970(2011 02-0064-050 引言 在传统的产品生产过程中, 一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法. 随着科学 技术的不断发展, 特别是计算机技术的发展, 出现了计算机视觉检测技术. 利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响, 能快速、准确地检测产品的质量, 完成人工无法完成的检测任务. 机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论, 它综合了计算机技术、数据结构、图像处理, 模式识别和软件工程等不同领域的相关知识. 一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块, 照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.

1 物体表面缺陷检测 物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用. 本文以插座面板划痕检测为例, 通过采用LED 环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像, 然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来, 再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物, 确保计算上有足够的精度, 最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法 检测出划痕并显示其结果(见图 1. 图1 插座面板划痕检测流程图 1. 1 图像获取 照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.

各种屏幕优缺点介绍

详细讲解TFT\NOVA\OLED\AMOLED\IPS\SLCD\ASV等屏 优缺点 来源：天极网作者：天极网于09-22 21:45发表阅读：293771 前言及TFT屏幕介绍 目前在手机产品上，除了硬件上的差别之外，屏幕也已经成为了消费者购买手机的标准之一，不过毕竟屏幕材质实在够多，而消费者对它们的优缺点也不能一一 了解，本文通过对目前九大手机屏幕材质的解析，让消费者有一个明明白白的消费 观。 九大手机屏幕优缺点详解 这九大手机屏幕材质及技术中，除了传统的TFT、OLED等屏幕之外，还有NOVA、AMOLED、Suoer AMOLED、Super AMOLED Plus、IPS、SLCD、ASV等这几年十分流行 的屏幕材质及技术，下面我们就给大家来一一做一个全面的解析。 TFT屏幕 由于性能均衡、产量高、造价低廉等特点，TFT屏幕被广泛的应用在手机产品上，是目前市场上最常见的屏幕，TFT(Thin Film Transistor)即薄膜场效应晶体管，属于有源矩阵液晶显示器中的一种。它可以“主动地”对屏幕上的各个独立的像素 进行控制，这样可以大大提高反应时间。一般TFT的反应时间比较快，约80毫秒，而且可视角度大，一般可达到130度左右。

TFT 所谓薄膜场效应晶体管，是指液晶显示器上的每一液晶象素点都是由集成在其后的薄膜晶体管来驱动。从而可以做到高速度、高亮度、高对比度显示屏幕信息。TFT属于有源矩阵液晶显示器，在技术上采用了“主动式矩阵”的方式来驱动，方法是利用薄膜技术所作成的电晶体电极，利用扫描的方法“主动拉”控制任意一个显示点的开与关，光源照射时先通过下偏光板向上透出，借助液晶分子传导光线，通过遮光和透光来达到显示的目的。 摩托罗拉XT702 手机 屏幕优点：制造工艺成熟、还原能力和对比度较好 屏幕不足：比较耗电、触控手感和灵敏度相对较差 代表机型：摩托罗拉XT702(摩托罗拉旗下大部分手机都是采用TFT屏幕)

基于机器视觉的产品检测技术研究【详述】

机器视觉概念/研究现状/应用/检测 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，

要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。

手机缺陷大全

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