摘 要：手机隔板作为手机装配的重要部件，其在生产过程中经常出现划痕、砂粒残留、污渍等外观质量问题，从而影响手机装配及整体质量，模板匹配法可以用来检测手机隔板的残留砂粒，但由于隔板反光造成砂粒图像对比度发生变化，容易出现漏检，因此，本文提出采用一种改进的模板匹配法来提高手机隔板残留砂粒的检测精度。
　　关键词：手机隔板；残留砂粒；模板匹配
　　1 前言
　　手机隔板在注塑成型后，常常采用磨砂工艺来清除隔板表面毛刺，在此过程中，可能在预留的安装槽中会有残留砂粒，从而直接影响后续手机的装配，因此残留砂粒检测是手机隔板质量检测的一个重要环节。
　　工业相机在采集手机隔板图像过程中往往受到光照、噪声、方位等外界因素的影响，使得采集后的图像出现光照不均匀、隔板表面凸起反光、对比度变化等问题，增加砂粒的检测难度，因此，为了提高检测精度，提出基于改进的模板匹配的手机隔板自动化检测系统，具有高效性、适应性和实用性。
　　2 检测原理
　　本文以手机隔板的残留砂粒为检测目标。图1是某型手机隔板示例图，图中黑色箭头所指向的矩形框标记的砂粒是相应的白色矩形框标记的残留砂粒局部放大图，观察所知残留砂粒通常位于隔板边缘特定的凹槽内，所以在检测前我们可以事先人为的标记感兴趣区域[1]（ROI），采用视觉助手的Image Mask from ROI模块标记ROI，这样不仅可以排除大量非检测区域的干扰，而且可以加快检测效率。
　　图1 某手机隔板及残留砂粒示意图
　　模板匹配[2]是一种有效的模式识别技术，它利用图像信息和有关模式识别的先验知识，直接地反映图像之间的相似度，模板是一幅已知的小图像，模板匹配就是在一幅大图像中搜索目标。而改进的模板匹配方法则采用两个不同的模板，在本文中两幅模板分别是大小对比度较适中和偏弱的砂粒图像，如图2所示，两个模板中的砂粒与被检测的手机隔板图像中的砂粒有相近的尺寸、形状信息，通过视觉助手的以图2（a）为模板的Pattern Matching1模块可以在检测图像中准确的找到对比度适中的砂粒目标，再通过以图2（b）为模板的Pattern Matching2模块就可以检测出对比度偏弱的砂粒目标，并标记出相应的位置，从而提高检测精度。
　　（a）对比度适中 （b）对比度偏弱
　　图2 砂粒模板
　　3 检测程序
　　检测前安装机器视觉助手软件[3]（NI Vision Assistant 8.5 ），按图3所示的检测程序对手机隔板图像集进行检测。
　　图3 模板匹配法检测程序
　　检测结果如图4所示，用矩形框标记，显示准确的检测出7颗砂粒。
　　图4 检测结果
　　4 结论
　　本文采用视觉助手的模板匹配模块检测手机隔板残留砂粒，并且在此基础上提出了一种改进的两个模板的匹配法，实验表明，本文算法简单，检测精度高，具有良好适应性和实用性，为后续开发基于手机隔板的机器视觉检测系统打下了基础。
　　参考文献
　　[1] 刘丽，苏赋等. 基于Matlab的图像感兴趣区域提取[J].现代电子技术，2013，36（8）： 117-120.
　　[2] 孙亚平. 视觉图像处理技术在车身精确定位系统中的应用研究[D]. 长春工业大学， 2012.
　　[3] 郑对元. 精通LABVIEW虚拟仪器程序设计[M]. 清华大学出版社， 2012.