【摘 要】
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智能手机是当今全球最主要的上网终端设备,其生产过程逐渐趋于智能化。手机玻璃盖板作为直接与用户接触的部件,其质量检验至关重要。本文以手机玻璃盖板为对象,对其表面缺陷的检测展开了研究。首先,分析了手机玻璃盖板缺陷的主要类型和检测技术指标。对光源方案展开了探讨和研究,分析了结构光技术的原理和优点,确定以条纹结构光作为检测系统的光源,并根据工件尺寸和检测精度设计了取像系统结构及流程,对相机与镜头的选型进行
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智能手机是当今全球最主要的上网终端设备,其生产过程逐渐趋于智能化。手机玻璃盖板作为直接与用户接触的部件,其质量检验至关重要。本文以手机玻璃盖板为对象,对其表面缺陷的检测展开了研究。首先,分析了手机玻璃盖板缺陷的主要类型和检测技术指标。对光源方案展开了探讨和研究,分析了结构光技术的原理和优点,确定以条纹结构光作为检测系统的光源,并根据工件尺寸和检测精度设计了取像系统结构及流程,对相机与镜头的选型进行了分析。其次,根据取像系统采集图像信息的特点,设计了缺陷提取算法的总体框架,通过图像融合与频域变换两种方法进行缺陷区域的提取。基于条纹结构光周期性移动采集到的图像,提出移相迭代法和边界差分法,能够从多张图像中提取前景信息,实现了图像融合。将带有缺陷的图像和不含缺陷的背景图像分别进行快速傅里叶变换,得到的频域图像滤波之后再进行差分操作,最后的结果图像通过傅里叶逆变换返回到时域状态,从而得到仅含缺陷的图像。对缺陷图像进行基于积分图运算的阈值分割,将缺陷区域逐个提取出来。再次,利用提取出来的缺陷图像,构建了深度学习训练数据集。在原始Inception-Resnet-V2网络的基础上,提出使用小尺寸卷积核,重新优化了网络结构和层次,引入Center Loss中心损失函数,分散了各个缺陷类别的特征分布,实验测试改进后的模型分类准确率达到97.38%,符合工业实际生产的技术需求。最后,基于RTEX总线搭建了缺陷检测系统的整体结构,分析了控制系统的工作时序和控制精度。通过QT设计开发了系统软件界面,并进行了测试。
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