基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法

技术领域

本发明涉及一种基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法。

背景技术

对背光屏幕的加工制作，会出现少量的不合格产品，造成背光屏幕不合格主要原因有黑白点、划痕、异物、漏光、灯眼灯影、移位等缺陷，为此，需要对生产出来的背光屏幕进行质量检查，找出那些带有色差、死灯、白斑、白点、黑点以及划痕等缺陷的背光屏幕。现在的检查方法主要是利用人工的视力进行质量检查工作，一个背光屏幕的生产线通常需要较多的人员配合，才能平衡地完成对背光屏幕的质量检查，而这样的工作方式容易出现因为人眼疲劳，造成误判、漏检等问题。同时，利用人工视力检查的工作效率较低，需要投入较多的人力才能满足生产线的质检需要，这会导致生产成本上升。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可降低质检工人的劳动强度，对背光屏幕的色差、死灯、白斑、白点、黑点以及划痕缺陷的检出率高，可以检出人工无法用眼查到的微小瑕疵，质检效果可靠、稳定，检测速度快的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法。

可降低质检工人的劳动强度，对背光屏幕上带有的露铜、断路、短路、毛刺、缺口和针孔等缺陷的背光屏幕的检出率高，质检效果可靠、稳定，检测速度快，可在不接触背光屏幕的屏幕的情况下准确、高效地完成对背光屏幕与盖板贴合装配精度检测，由此可避免出现损伤背光屏幕的屏幕，让检测结果更加稳定、可靠。

本发明的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法，其包括以下步骤：

包括以下步骤：

A、准备背光屏幕的检测平台，在检测平台的正上方设置一个正向机器视觉相机，在检测平台的左侧外面的上方设置一个左侧机器视觉相机，在检测平台的后端外面的上方设置一个后端机器视觉相机，正向机器视觉相机、左侧机器视觉相机和后端机器视觉相机可对着检测平台的台面拍照；

B、在检测平台的前后二侧的上方或左右二侧的上方分别设置照明光源，照明光源可沿着30°—60°的倾斜角向下照射到检测平台的台面上，在检测平台的台面上设有用于定位的限位板条；

C、将需要检测质量的背光屏幕放到检测平台的台面上，借助检测平台的台面上的限位板条对背光屏幕进行定位，然后打开背光屏幕自带的光源，将背光屏幕点亮，再利用正向机器视觉相机、左侧机器视觉相机和后端机器视觉相机同时对点亮的背光屏幕进行拍照；

所述背光屏幕上的瑕疵为色差、死灯、白斑、白点和/或黑点；

所述的色差是指背光屏幕在点亮以后，亮度不均匀，有的地方亮，有的地方暗，表现在图像上是灰度值不均匀；

所述的死灯是指整个背光屏幕不亮，或者是背光屏幕的局部不亮，表现在图像上是灰度值不均匀；

所述的白斑是指在背光屏幕上出现的晕开状的大块白色斑块，白斑的特征是面积大且白色明显，即为白斑，表现在图像上是灰度值不均匀；

所述的白点是指屏幕封装时候带入的异物，在屏幕中的表现为极小的黑色点状异物，看起来呈比屏幕本身颜色深的点状，表现在图像上是灰度值不均匀；

所述的黑点是指屏幕封装时候带入的异物，在屏幕中的表现为极小的白色点状异物，看起来呈比屏幕本身颜色浅的点状，表现在图像上是灰度值不均匀；

D、利用机器视觉算法对预先准备的带有色差、死灯、白斑、白点和/或黑点瑕疵的背光屏幕进行拍照，然后输入机器视觉算法进行处理，确定带有色差、死灯、白斑、白点和/或黑点瑕疵的背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)以及灰度值方差(Deviation of gray values)，并据此确定下来不合格的背光屏幕的图像的灰度平均值，背光屏幕的图像低于设定的阈值为不合格品，以及确定下来不合格的背光屏幕的图像的灰度值方差，背光屏幕的图像超过设定的阈值为不合格品；

将背光屏幕关闭，利用二个照明光源照亮背光屏幕，然后利用正向机器视觉相机对被照亮的背光屏幕进行拍照；

G、将检测质量得到的所有的图片导入机器视觉算法进行处理，如果发现某个背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)低于设定的阈值，或者是灰度值方差(Deviation of gray values)超过设定的阈值，则表明该背光屏幕存在色差、死灯、白斑、白点和/或黑点的瑕疵，可判定该背光屏幕为有瑕疵的不合格产品，如果没有发现某个背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)低于一个阈值，或者是灰度值方差(Deviation of gray values)超过一个阈值，则判定该背光屏幕为无瑕疵的合格产品；

H、从左侧机器视觉相机和后端机器视觉相机拍照得到的图像中判断背光屏幕表面是否存在划痕，如果发现某个背光屏幕表面存在划痕，则判定该产品为有划痕的不合格产品，如果没有发现某个背光屏幕表面存在划痕，则判定该产品为无划痕的合格产品。

优选的，所述步骤B中照明光源可沿着40°—50°的倾斜角向下照射到检测平台的台面上。

优选的，所述步骤B中照明光源可沿着45°的倾斜角向下照射到检测平台的台面上。

优选的，所述步骤I中对经过步骤H处理的图像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。

本发明提供的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法，是利用一个机器视觉相机从正上方朝下对背光屏幕拍照，利用一个左侧机器视觉相机从左侧上方对背光屏幕拍照，利用一个后端机器视觉相机从后端的斜上方背光屏幕拍照，同时在检测平台的前后二侧的上方或左右二侧的上方分别设置照明光源，照明光源可沿着30°—60°的倾斜角向下照射到检测平台的台面上，以及利用机器视觉算法对预先准备的带有色差、死灯、白斑、白点和/或黑点瑕疵的背光屏幕进行拍照，然后输入机器视觉算法进行处理，确定带有色差、死灯、白斑、白点和/或黑点瑕疵的背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)以及灰度值方差(Deviation of gray values)，并据此确定下来不合格的背光屏幕的图像的灰度平均值，背光屏幕的图像低于设定的阈值为不合格品，以及确定下来不合格的背光屏幕的图像的灰度值方差，背光屏幕的图像超过设定的阈值为不合格品；然后再将检测质量得到的所有的图片导入机器视觉算法进行处理，如果发现某个背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)低于设定的阈值，或者是灰度值方差(Deviation of gray values)超过设定的阈值，则表明该背光屏幕存在色差、死灯、白斑、白点和/或黑点的瑕疵，可判定该背光屏幕为有瑕疵的不合格产品，如果没有发现某个背光屏幕的图像的灰度平均值(Meangray value)低于一个阈值，或者是灰度值方差(Deviation of gray values)超过一个阈值，则判定该背光屏幕为无瑕疵的合格产品；再根据从左侧机器视觉相机和后端机器视觉相机拍照得到的图像中判断背光屏幕表面是否存在划痕，如果发现某个背光屏幕表面存在划痕，则判定该产品为有划痕的不合格产品，如果没有发现某个背光屏幕表面存在划痕，则判定该产品为无划痕的合格产品。因此，本发明的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法具有可降低质检工人的劳动强度，对背光屏幕的色差、死灯、白斑、白点、黑点以及划痕缺陷的检出率高，可以检出人工无法用眼查到的微小瑕疵，质检效果可靠、稳定，检测速度快的特点。

下面对本发明的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法作进一步详细说明。

具体实施方式

本发明的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法，其包括以下步骤：

A、准备背光屏幕的检测平台，在检测平台的正上方设置一个正向机器视觉相机，在检测平台的左侧外面的上方设置一个左侧机器视觉相机，在检测平台的后端外面的上方设置一个后端机器视觉相机，正向机器视觉相机、左侧机器视觉相机和后端机器视觉相机可对着检测平台的台面拍照；

B、在检测平台的前后二侧的上方或左右二侧的上方分别设置照明光源，照明光源可沿着30°—60°的倾斜角向下照射到检测平台的台面上，在检测平台的台面上设有用于定位的限位板条；

C、将需要检测质量的背光屏幕放到检测平台的台面上，借助检测平台的台面上的限位板条对背光屏幕进行定位，然后打开背光屏幕自带的光源，将背光屏幕点亮，再利用正向机器视觉相机、左侧机器视觉相机和后端机器视觉相机同时对点亮的背光屏幕进行拍照；

所述背光屏幕上的瑕疵为色差、死灯、白斑、白点和/或黑点；

所述的色差是指背光屏幕在点亮以后，亮度不均匀，有的地方亮，有的地方暗，表现在图像上是灰度值不均匀；

所述的死灯是指整个背光屏幕不亮，或者是背光屏幕的局部不亮，表现在图像上是灰度值不均匀；

所述的白斑是指在背光屏幕上出现的晕开状的大块白色斑块，白斑的特征是面积大且白色明显，即为白斑，表现在图像上是灰度值不均匀；

所述的白点是指屏幕封装时候带入的异物，在屏幕中的表现为极小的黑色点状异物，看起来呈比屏幕本身颜色深的点状，表现在图像上是灰度值不均匀；

所述的黑点是指屏幕封装时候带入的异物，在屏幕中的表现为极小的白色点状异物，看起来呈比屏幕本身颜色浅的点状，表现在图像上是灰度值不均匀；

D、利用机器视觉算法对预先准备的带有色差、死灯、白斑、白点和/或黑点瑕疵的背光屏幕进行拍照，然后输入机器视觉算法进行处理，确定带有色差、死灯、白斑、白点和/或黑点瑕疵的背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)以及灰度值方差(Deviation of gray values)，并据此确定下来不合格的背光屏幕的图像的灰度平均值，背光屏幕的图像低于设定的阈值为不合格品，以及确定下来不合格的背光屏幕的图像的灰度值方差，背光屏幕的图像超过设定的阈值为不合格品；

将背光屏幕关闭，利用二个照明光源照亮背光屏幕，然后利用正向机器视觉相机对被照亮的背光屏幕进行拍照；

G、将检测质量得到的所有的图片导入机器视觉算法进行处理，如果发现某个背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)低于设定的阈值，或者是灰度值方差(Deviation of gray values)超过设定的阈值，则表明该背光屏幕存在色差、死灯、白斑、白点和/或黑点的瑕疵，可判定该背光屏幕为有瑕疵的不合格产品，如果没有发现某个背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)低于一个阈值，或者是灰度值方差(Deviation of gray values)超过一个阈值，则判定该背光屏幕为无瑕疵的合格产品；

H、从左侧机器视觉相机和后端机器视觉相机拍照得到的图像中判断背光屏幕表面是否存在划痕，如果发现某个背光屏幕表面存在划痕，则判定该产品为有划痕的不合格产品，如果没有发现某个背光屏幕表面存在划痕，则判定该产品为无划痕的合格产品。

作为本发明的进一步改进，上述步骤B中照明光源可沿着40°—50°的倾斜角向下照射到检测平台的台面上。

作为本发明的进一步改进，上述步骤B中照明光源可沿着45°的倾斜角向下照射到检测平台的台面上。

作为本发明的进一步改进，上述步骤I中对经过步骤H处理的图像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。

本发明的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法，可以不受人工主观因素以及环境的影响，能够高效，快速，正确率高的检测，并且结果比人工检测可靠，也可以检查到人工无法用肉眼检出的微小瑕疵。

本发明提供的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法，是利用一个机器视觉相机从正上方朝下对背光屏幕拍照，利用一个左侧机器视觉相机从左侧上方对背光屏幕拍照，利用一个后端机器视觉相机从后端的斜上方背光屏幕拍照，同时在检测平台的前后二侧的上方或左右二侧的上方分别设置照明光源，照明光源可沿着30°—60°的倾斜角向下照射到检测平台的台面上，以及利用机器视觉算法对预先准备的带有色差、死灯、白斑、白点和/或黑点瑕疵的背光屏幕进行拍照，然后输入机器视觉算法进行处理，确定带有色差、死灯、白斑、白点和/或黑点瑕疵的背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)以及灰度值方差(Deviation of gray values)，并据此确定下来不合格的背光屏幕的图像的灰度平均值，背光屏幕的图像低于设定的阈值为不合格品，以及确定下来不合格的背光屏幕的图像的灰度值方差，背光屏幕的图像超过设定的阈值为不合格品；然后再将检测质量得到的所有的图片导入机器视觉算法进行处理，如果发现某个背光屏幕的图像的灰度平均值(Mean gray value)低于设定的阈值，或者是灰度值方差(Deviation of gray values)超过设定的阈值，则表明该背光屏幕存在色差、死灯、白斑、白点和/或黑点的瑕疵，可判定该背光屏幕为有瑕疵的不合格产品，如果没有发现某个背光屏幕的图像的灰度平均值(Meangray value)低于一个阈值，或者是灰度值方差(Deviation of gray values)超过一个阈值，则判定该背光屏幕为无瑕疵的合格产品；再根据从左侧机器视觉相机和后端机器视觉相机拍照得到的图像中判断背光屏幕表面是否存在划痕，如果发现某个背光屏幕表面存在划痕，则判定该产品为有划痕的不合格产品，如果没有发现某个背光屏幕表面存在划痕，则判定该产品为无划痕的合格产品。因此，本发明的基于机器视觉检测背光屏幕表面瑕疵的方法具有可降低质检工人的劳动强度，对背光屏幕的色差、死灯、白斑、白点、黑点以及划痕缺陷的检出率高，可以检出人工无法用眼查到的微小瑕疵，质检效果可靠、稳定，检测速度快的特点。