一種手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷檢測方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于音孔缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷檢測 方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，對于手機(jī)玻璃面板音孔缺陷檢測，國內(nèi)外大部分企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，使 用的是人工肉眼檢測；即在光源照射下，肉眼檢查音孔是否存在缺陷。這種檢測方法優(yōu)點(diǎn)是 比較靈活，可以多角度檢測，但是由于受人主觀性影響，檢測結(jié)果不能量化，效率不穩(wěn)定，而 且這種檢測方法對人的眼睛傷害較大，勞動(dòng)強(qiáng)度高，不能長時(shí)間工作。而目前市面上存在的 手機(jī)玻璃面板缺陷檢測設(shè)備，檢測對象主要是針對玻璃面板的表面劃痕、凹凸點(diǎn)等缺陷，而 對于音孔缺陷，如孔崩（CNC即數(shù)控機(jī)床切出音孔形狀時(shí)輪廓所受應(yīng)力較大，再加上面板較 薄，造成輪廓上崩掉一小塊，其在缺陷形態(tài)上表現(xiàn)為輪廓凸起一馬刺缺陷，輪廓凹進(jìn)一鼠咬 缺陷）沒有涉及。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于提供一種手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷檢測方法及 系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中只能通過人工肉眼去檢測手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷問題。
[0004] 本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷檢測方法，包括下述步驟：
[0005] 步驟S1，對玻璃面板表面的灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0006] 步驟S2,對玻璃面板表面的預(yù)處理后的灰度圖像進(jìn)行二值化分割得到若干輪廓特 征，若二值化分割后的各輪廓特征的值在預(yù)設(shè)第一閾值范圍內(nèi)，則提取所述輪廓特征中的 音孔輪廓的二值化圖像；
[0007] 步驟S3,從音孔輪廓的二值化圖像中提取音孔內(nèi)輪廓和外輪廓；
[0008] 步驟S4,計(jì)算音孔外輪廓的各像素點(diǎn)（i，j)到內(nèi)輪廓的最短距離D(i，j)，并計(jì)算 所有最短距離D (i，j)的平均值d ;
[0009] 步驟S5,比較ID (i，j) -d I與預(yù)設(shè)的第二閾值Δ d的大小，若ID (i，j) -d I小于第二 閾值A(chǔ)山則代表音孔合格；若|D (i，j)_d I不小于第二閾值A(chǔ)d，則代表音孔存在缺陷。
[0010] 進(jìn)一步地，所述步驟Si中，所述預(yù)處理具體為濾波、去噪。
[0011] 進(jìn)一步地，所述步驟S2中，所述預(yù)設(shè)的第一閾值包括所述音孔輪廓長度Ll的極大 值Ll max、極小值Llmin和首孔輪廓所圍面積Al的極大值A(chǔ)l _、極小值A(chǔ)lmin;
[0012] 所述步驟S2具體為：
[0013] 對玻璃面板表面的預(yù)處理后的灰度圖像進(jìn)行二值化分割得到若干輪廓特征，若二 值化分割后的各輪廓特征的值滿足：
[0015] 則提取所述輪廓特征中音孔輪廓的二值化圖像。
[0016] 進(jìn)一步地，所述步驟S4中，
[0017] 外輪廓的各像素點(diǎn)（i，j)到內(nèi)輪廓的最短距離D (i，j)為：
[0019] 其中，外輪廓上點(diǎn)的坐標(biāo)為Q1, J1),內(nèi)輪廓上點(diǎn)的坐標(biāo)為（i2, j2);
[0020] 所述最短距離D (i，j)的平均值d為：
[0021] d = Σ D(i, j)/N ；
[0022] 其中，N為提取的外輪廓上的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。
[0023] 進(jìn)一步地，所述步驟S5還包括：若D (i，j)不大于d- Δ d，則為鼠咬缺陷；若D (i，j) 不小于d+Ad，則為馬刺缺陷；其中，d-Ad為D(i，j)的極小值，d+Ad為D(i，j)的極大值。
[0024] 本發(fā)明還提供了一種手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷檢測系統(tǒng)，包括：
[0025] 預(yù)處理模塊，用于對玻璃面板表面的灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0026] 音孔輪廓提取模塊，用于對玻璃面板表面的預(yù)處理后的灰度圖像進(jìn)行二值化分割 得到若干輪廓特征，若二值化分割后的各輪廓特征的值在預(yù)設(shè)第一閾值范圍內(nèi)，則提取所 述輪廓特征中的音孔輪廓的二值化圖像；
[0027] 內(nèi)外輪廓提取模塊，用于從音孔輪廓的二值化圖像中提取音孔內(nèi)輪廓和外輪廓；
[0028] 最短距離計(jì)算模塊，用于計(jì)算音孔外輪廓的各像素點(diǎn)（i，j)到內(nèi)輪廓的最短距離 D (i，j)，并計(jì)算所有最短距離D (i，j)的平均值d ;
[0029] 音孔缺陷判斷模塊，用于比較|D(i，j)_d|與預(yù)設(shè)的第二閾值A(chǔ)d的大小，若 ID (i，j)-d I小于第二閾值Δ山則代表音孔合格；若ID (i，j)-d I不小于第二閾值Δ山則代 表音孔存在缺陷。
[0030] 進(jìn)一步地，所述預(yù)處理具體為濾波、去噪。
[0031] 進(jìn)一步地，所述預(yù)設(shè)的第一閾值包括所述音孔輪廓長度Ll的極大值Llniax、極小值 Ll_和音孔輪廓所圍面積Al的極大值A(chǔ)l _、極小值A(chǔ)l_;
[0032] 所述音孔輪廓提取模塊具體為：
[0033] 對玻璃面板表面的預(yù)處理后的灰度圖像進(jìn)行二值化分割得到若干輪廓特征，若二 值化分割后的各輪廓特征的值滿足：
[0035] 則提取所述輪廓特征中音孔輪廓的二值化圖像。
[0036] 進(jìn)一步地，外輪廓的各像素點(diǎn)（i，j)到內(nèi)輪廓的最短距離D (i，j)為：
[0038] 其中，外輪廓上點(diǎn)的坐標(biāo)為Q1, J1),內(nèi)輪廓上點(diǎn)的坐標(biāo)為（i2, j2);
[0039] 所述最短距離D (i，j)的平均值d為：
[0040] d = Σ D (i, j) /N ；
[0041] 其中，N為提取的外輪廓上的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。
[0042] 進(jìn)一步地，所述音孔缺陷判斷模塊還用于判斷音孔的缺陷類型，具體為：若 D(i，j)不大于d-Ad，則為鼠咬缺陷；若D(i，j)不小于d+Ad，則為馬刺缺陷；其中，d-Ad 為D (i，j)的極小值，d+ △ d為D (i，j)的極大值。
[0043] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，有益效果在于：本發(fā)明提供了一種手機(jī)玻璃面板的音孔 缺陷檢測方法及系統(tǒng)，通過提取音孔外輪廓的像素點(diǎn)到內(nèi)輪廓的最短距離，并通過與閾值 比較去判斷音孔是否存在缺陷；解決了現(xiàn)有技術(shù)中只能通過人工肉眼去檢測手機(jī)玻璃面板 的音孔缺陷問題，對于手機(jī)玻璃面板檢測行業(yè)實(shí)現(xiàn)快速、高效、智能化的音孔缺陷檢測具有 重要意義。
【附圖說明】
[0044] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷檢測方法流程圖；
[0045] 圖2a、圖2b是本發(fā)明實(shí)施例提供的音孔圖像；
[0046] 圖3a是圖2a對應(yīng)的音孔外輪廓圖，圖3b是圖2b對應(yīng)的音孔外輪廓圖；
[0047] 圖4a是圖2a對應(yīng)的音孔內(nèi)輪廓圖，圖4b是圖2b對應(yīng)的音孔內(nèi)輪廓圖；
[0048] 如圖5a所示為圖2a中音孔各像素點(diǎn)對應(yīng)的內(nèi)外輪廓距離值，如圖5b所示為圖2b 中音孔各像素點(diǎn)對應(yīng)的內(nèi)外輪廓距離值；
[0049] 圖6a為與圖2a對應(yīng)的標(biāo)記有鼠咬缺陷的音孔圖像，圖6b為與圖2a對應(yīng)的標(biāo)記 有馬刺缺陷的音孔圖像；
[0050] 圖7是本發(fā)明實(shí)施例提供的手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷檢測系統(tǒng)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0051] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對 本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。
[0052] 本發(fā)明的主要實(shí)現(xiàn)思想為：通過對音孔缺陷采集裝置采集到的圖像進(jìn)行分析處 理，得到音孔外輪廓和內(nèi)輪廓，提取音孔外輪廓的像素點(diǎn)到內(nèi)輪廓的最短距離并計(jì)算其平 均值，進(jìn)一步地，通過與閾值比較的結(jié)果判斷音孔是否存在缺陷。
[0053] 下面具體介紹這種手機(jī)玻璃面板的音孔缺陷檢測方法，如圖1所示，其包括下述 步驟：
[0054] 步驟S1，對玻璃面板表面的灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0055] 所述預(yù)處理具體為濾波、去噪。
[0056] 步驟S2,對玻璃面板表面的預(yù)處理后的灰度圖像進(jìn)行二值化分割得到若干輪廓特 征，若二值化分割后的各輪廓特征的值在預(yù)設(shè)第一閾值范圍內(nèi)，則提取所述輪廓特征中的 音孔輪廓的二值化圖像；
[0057] 所述預(yù)設(shè)的第一閾值包括所述音孔輪廓長度Ll的極大值Llniax、極小值Ll_和音 孔輪廓所圍面積Al的極大值A(chǔ)l niax、極小值A(chǔ)l_;
[0058] 所述步驟S2具體為：
[0059] 對玻璃面板表面的預(yù)處理后的灰度圖像進(jìn)行二值化分割得到若干輪廓特征，若二 值化分割后的各輪廓特征的值滿足：
[0061] 則提取所述輪廓特征中音孔輪廓的二值化圖像。
[0062] 步驟S3,從音孔輪廓的二值化圖像中提取音孔內(nèi)輪廓和外輪廓；
[0063] 如圖2a、圖2b所示為采集的兩組音孔圖像，圖3a、圖3b分別為圖2a、圖2b對應(yīng)的 音孔外輪廓；圖4a、圖4b分別為圖2a、圖2b對應(yīng)的音孔內(nèi)輪廓。
[0064] 步驟S4,計(jì)算音孔外輪廓的各像素點(diǎn)（i，j)到內(nèi)輪廓的最短距離D(i，j)，并計(jì)算 所有最短距離D (i，j)的平均值d ;
[0066