基于機器視覺的玻璃表面質量檢測若干技術問題的研究.pdf

1、隨著玻璃的廣泛應用，對于玻璃表面質量的要求越來越高，相應的對玻璃表面質量的檢測要求也越來越嚴格。作為玻璃表面質量檢測中的主要內(nèi)容，表面疵病和ITO（Indiumtin oxide，錫銦氧化物）透明線路缺陷的客觀評價對于玻璃的應用和發(fā)展有著重要的意義。目前，對于玻璃表面質量的檢測，主要是通過人工目視的方法進行，人工目視存在著主觀性強、誤判率高和檢測效率低等缺點。因此開展基于機器視覺的玻璃表面質量檢測的研究，致力于實現(xiàn)對玻璃表面質量高效、準

2、確的客觀評價。針對基于機器視覺的玻璃表面質量檢測中的若干技術問題，本文主要進行了如下的研究：
　　針對采用美國軍用標準MIL-PRF-13830B評價表面疵病的難點，提出了表面疵病密集度判定算法。通過對美國軍用標準的分析，提出了采用權重域疊加的方法，通過為表面疵病賦予相應的權重域來確定疵病密集圓域，并將權重域間的疊加轉換成了矩陣間位置關系的判斷和計算，有效的利用了矩陣運算的便利性，實現(xiàn)了表面疵病密集度的判定。
　　劃痕寬度作

3、為玻璃表面疵病評價的主要指標之一，其精確的計算對于玻璃表面質量的高精度檢測有著重要的意義。針對現(xiàn)有劃痕寬度計算方法存在的不足，提出了一種通過尋找劃痕對應的內(nèi)接圓，以內(nèi)接圓的直徑等效劃痕寬度的計算模型，可適用于不同形狀劃痕的寬度計算。
　　針對玻璃ITO線路缺陷的檢測，通過機器視覺檢測的方式，深入分析、對比了多種機器視覺檢測光源的特性及使用場景，并確定同軸光源作為玻璃ITO線路缺陷檢測系統(tǒng)的照明光源，通過子孔徑掃描的方式實現(xiàn)對ITO

4、線路的圖像采集。另外，在圖像評價模塊部分，深入分析圖像拼接、去噪、背景均勻化及對比度增強等算法，提出了通過對比標準玻璃圖像與待測玻璃圖像細化后ITO線路端點數(shù)量的差異來判定線路是否存在斷路和短路缺陷，實現(xiàn)了玻璃ITO線路缺陷的檢測。
　　最后，通過實驗對上述技術進行了論證。實驗中通過顯微散射暗場成像系統(tǒng)采集了刻有已知劃痕和麻點的石英標準板，并用表面疵病密集判定算法對其進行疵病密集圓域的計算，驗證了該算法的正確性。通過計算機仿真了一