【摘 要】
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手机盖板作为手机的重要组成部分,盖板上的缺陷会严重影响手机的使用价值。针对目前手机盖板产量大、传统的人工检测无法满足市场需求的大背景,利用机器视觉代替传统的人工目测也是该产业发展的趋势。因此,本课题对一些常见的表面缺陷类型和现有的检测理论进行了讨论,设计了手机盖板表面缺陷检测系统的总体方案;对比分析了不同预处理方法的实验效果,对手机盖板表面缺陷检测算法进行了深入的研究和设计,并完成了相关验证实验。
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手机盖板作为手机的重要组成部分,盖板上的缺陷会严重影响手机的使用价值。针对目前手机盖板产量大、传统的人工检测无法满足市场需求的大背景,利用机器视觉代替传统的人工目测也是该产业发展的趋势。因此,本课题对一些常见的表面缺陷类型和现有的检测理论进行了讨论,设计了手机盖板表面缺陷检测系统的总体方案;对比分析了不同预处理方法的实验效果,对手机盖板表面缺陷检测算法进行了深入的研究和设计,并完成了相关验证实验。本课题主要的研究内容如下:（1）实现了手机盖板表面缺陷检测系统的整体方案设计,给出了缺陷检测系统的软硬件组成,完成了相关硬件设备和软件算法的分析与选择。（2）对比分析了当前常用的图像预处理技术,针对手机盖板表面缺陷特点和检测要求,分别采用了高斯滤波、最大类间方差法以及canny边缘检测三种预处理技术对待检测图像进行处理。（3）针对手机盖板表面IR孔不良缺陷,提出了一种基于最小二乘圆法的IR孔圆度判定方法。选择了圆形IR孔进行圆度缺陷检测,重点分析了圆度误差评定方法,最终采用了最小二乘圆法实现对圆形IR孔圆度的评定,通过仿真和实际实验验证了本课题算法的可行性和有效性。（4）针对手机盖板表面油墨点缺陷,提出了基于图像差分算法的表面缺陷检测方法;针对手机盖板表面LOGO不良缺陷,提出了一种改进的模板匹配表面缺陷检测方法。将手机盖板表面典型缺陷分为油墨点缺陷和LOGO不良缺陷,重点分析了图像差分法和模板匹配法,结合上述缺陷的特点,改进了传统的模板匹配算法并引入自动寻边算法,通过仿真及实验验证了上述方法的可行性和有效性。实验表明,本课题提出的手机盖板表面缺陷检测算法效率高,能有效检测出手机盖板表面缺陷,对手机盖板的生产有一定的指导和推动意义。
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