CN107449782A - 手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测*** - Google Patents
手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN107449782A CN107449782A CN201710696197.0A CN201710696197A CN107449782A CN 107449782 A CN107449782 A CN 107449782A CN 201710696197 A CN201710696197 A CN 201710696197A CN 107449782 A CN107449782 A CN 107449782A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- phone housing
- detected
- defect
- housing side
- imaging
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 115
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 71
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 claims description 21
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 17
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 17
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 7
- 208000034656 Contusions Diseases 0.000 claims description 6
- 206010052428 Wound Diseases 0.000 claims description 4
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims description 3
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims description 3
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 3
- 238000005530 etching Methods 0.000 claims description 3
- 238000010884 ion-beam technique Methods 0.000 claims description 3
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 206010047571 Visual impairment Diseases 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本发明公开了一种手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***。本发明解决了手机外壳侧边表面缺陷难以实现数字化定量检测的难题。本发明包括运动控制部分、扫描成像部分和数字化定量检测部分；运动控制部分用于将手机外壳传送至扫描成像部分进行扫描；扫描成像部分用于获取待检测手机外壳侧边的清晰图像；数字化定量检测部分用于对获取的清晰图像进行定量检测，从而检测出待检测手机外壳侧边的缺陷。本发明结构相对简单，操作方便；且手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***及方法实现了手机外壳侧边表面缺陷的数字化定量在线自动检测，具有检测精度高、检测效率高、可定量识别的特点。
Description
技术领域
本发明属于机器视觉检测领域，涉及一种手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***。
背景技术
在当前这个信息时代，手机正在对人类社会的发展产生不可估量的影响，在日常工作和民众生活中的使用非常广泛。在对手机外壳的检测中，如发现其侧边表面存在碰压伤、划伤、白点、异色等缺陷，将大大影响该产品的质量指标及美观度，因此有必要对手机外壳侧边表面的缺陷进行数字化定量在线检测，以适应工业生产中的流水线作业，对于提高产品的质量，实现企业的转型升级非常重要。
圆弧表面不同于普通平面缺陷的检测，由于表面的复杂弯曲以及反光等因素，导致其表面缺陷更难以检测。传统的针对手机外壳表面缺陷的检测方法主要是目视法，工人将手机外壳置于强光照射下，利用目视法观察手机外壳表面缺陷产生的散射光判断缺陷的种类、尺寸、以及缺陷是否属于可接受范围内。目视法受所检测人员的熟练程度影响较大，主观性较强，而且长期的检测会造成人眼疲劳甚至损伤，也会造成缺陷的误判及漏检。同时目视法检测速度较慢，漏检率较高，可靠性差，没有办法实现整个生产流程的流水线检测。还需要招聘大批的工人并需要培训，劳动成本高，有背于国家将劳动密集型产业向科技创新型发展的国策。所以目前各生产手机外壳供应商迫切需要一种手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，实现企业的转型升级。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：
本发明包括运动控制部分、扫描成像部分和数字化定量检测部分；运动控制部分用于将手机外壳传送至扫描成像部分进行扫描；扫描成像部分用于获取待检测手机外壳侧边的清晰图像；数字化定量检测部分用于对获取的清晰图像进行定量检测，从而检测出待检测手机外壳侧边的缺陷。
所述的运动控制部分包含Y向导轨、X向导轨、转动马达和夹持机构；其中X向导轨可沿X方向平动，Y向导轨可沿Y方向平动，固定在X向导轨上的转动马达实现绕Z轴的转动；转动马达上固定有夹持机构，待检测手机外壳夹持在夹持机构上。
所述的夹持机构包括固定底板、微型气缸夹持架、微型气缸、弹簧、手机夹持块。其中固定底板固定在转动马达顶部，固定底板上刚性固定有微型气缸夹持架、弹簧固定座与夹持块固定底座；微型气缸夹持固定在微型气缸夹持架上；弹簧固定座设置在微型气缸夹持架的两侧；两根弹簧的一端分别与弹簧固定座相连接，另一端固定在手机夹持块；手机夹持块与夹持块底座通过连接轴相连接，且该连接轴与夹持块底座相对活动，能够沿微型气缸方向来回摆动；
在夹持机构夹持待检测手机外壳前，首先同时驱动两侧的微型气缸使其活塞杆顶端顶住手机夹持块，手机夹持块受到活塞杆的外力，同时受到弹簧的预紧力，在这两个外力作用下，弹簧会在气缸行程范围内进行微小平动；然后将待检测手机外壳放置在手机夹持块上，再驱动微型气缸使其活塞杆回收，在弹簧的作用下，两片夹持块同时向外侧张开，并顶住待检测手机外壳内侧，进而实现夹紧动作。
所述的扫描成像部分包括一套或多套成像设备，每套成像设备包括三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ，每个成像单元均包括一个搭配远心镜头的线阵相机和与其相连接的漫反射光源，且搭配的远心镜头的线阵相机置于漫反射光源后方；水平方向成像的成像单元Ⅰ搭配的远心镜头的线阵相机和漫反射光源保持水平同轴；成像单元Ⅱ和Ⅲ搭配的远心镜头的线阵相机和漫反射光源所在的轴与水平面所成角度分别为α和β，即成像单元Ⅱ和Ⅲ分别以仰角和俯角对待检测手机外壳侧边圆弧表面上、下边缘进行成像。所述的α为仰角15～45度；β为俯角45～75度。
当扫描成像部分仅包括一套成像设备，此时扫描成像部分的成像过程描述如下：
当待检测手机外壳经运动控制部分沿Y方向平动时，三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ中的漫反射光源产生的漫反射光从不同角度照射待检测手机外壳侧边圆弧表面，然后利用三个漫反射光源对应的线阵相机分别从三个不同角度捕捉待检测手机外壳侧边圆弧表面激发的漫反射光，从而得到三张不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面的清晰图像，完成单侧待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像的采集，此时运动控制部分通过控制转动马达准确旋转度，继续待检测手机外壳下一侧边圆弧表面清晰图像的采集；如此往复循环，即可逐步完成待检测手机外壳其余三个侧边圆弧表面清晰图像的采集。
当扫描成像部分包括多套成像设备，且多套成像设备错位分布在Y向导轨；此时扫描成像部分的成像过程描述如下：
当待检测手机外壳经运动控制部分沿Y方向平动时，其中一套成像设备的三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ中的漫反射光源产生的漫反射光从不同角度照射待检测手机外壳侧边圆弧表面，然后利用三个漫反射光源对应的线阵相机分别从三个不同角度捕捉待检测手机外壳侧边圆弧表面激发的漫反射光，从而得到三张不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面的清晰图像，完成单侧待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像的采集；此时运动控制部分控制夹持机构沿Y向导轨继续平动，其余多套成像设备继续待检测手机外壳下一侧边圆弧表面清晰图像的采集，从而完成待检测手机外壳其余三个侧边圆弧表面清晰图像的采集；
所述的数字化定量检测部分包括图像匹配、区域分割、灰度调节、缺陷提取及缺陷标识；
图像匹配是指对检测获取的三张单侧不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像进行匹配：首先读入清晰图像，并对三张图像间的灰度相似性进行估算，进行基于灰度的匹配；然后对匹配后的图像分别进行裁剪，使三张匹配后的图像中仅包含当前待检测手机外壳侧边表面；
区域分割是指对匹配后的图像进行区域的分割，分割后的区域包括天线区域、各类孔槽区域和其他区域；各类孔槽区域包括手机外壳左侧的电源键区域、SIM卡插槽区域，右侧的静音键区域、音量键区域，下侧的喇叭孔区域、充电孔区域；根据不同区域中含有不同的缺陷种类，以及不同缺陷之间的几何特征差异，在不同的区域中分别进行缺陷的特征提取与特征分类。
灰度调节是指通过将匹配分割后的图像与标准图像的对应区域作比较，调节由于手机外壳侧边表面的圆弧状导致不同位置光强不同的情况，从而获得整体灰度分布均匀的图像。
缺陷提取是指对灰度调节后的具体区域进行缺陷的提取；缺陷标识是指依据所提取缺陷的特征位置信息及定标曲线，将缺陷的特征位置信息数字化后定量标示在具体缺陷上；所述的缺陷提取及缺陷标识，具体如下：
针对分割出的天线区域：首先进行滤波、二值化处理以及腐蚀膨胀操作；然后提取该区域位置上存在的刮伤、凹痕、间隙等缺陷的像素值；再利用定标曲线，将提取到的像素值转换为实际尺寸，得到刮伤、凹痕、间隙等缺陷的实际尺寸；
针对分割出的各类孔槽区域：首先建立标准各类孔槽区域的理想模板图像，然后通过与分割后的手机侧边圆弧表面图像中该区域的图像进行配准，再通过差分算法计算出该区域中存在的各类缺陷像素尺寸，最后利用定标曲线将提取到的像素尺寸转换为实际尺寸；
针对分割出的其他区域，通过形态学操作将背景信息剔除，进一步采用二值化、特征提取将该区域中的碰压伤、刮伤、白点、氧化膜脱落等缺陷信息提取出来，得到其表面缺陷的像素尺寸；再利用定标曲线，将像素尺寸转换为实际尺寸，得到手机外壳侧边表面各类缺陷的实际尺寸。
所述的定标曲线是利用定标板进行手机外壳侧边表面缺陷的尺度标定，其过程为：
利用离子束刻蚀方法刻蚀出定标板，定标板上包含有以10μm为间隔的10-100μm宽度标准线，利用手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***对定标板上标准线成像，统计不同线宽的标准线成像后所对应的像素数，并拟合得到定标曲线，最后将检测得到的缺陷像素数代入定标曲线，得到表面缺陷的实际尺度。
本发明有益效果如下：
本发明结构相对简单，操作方便；且手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***及方法实现了手机外壳侧边表面缺陷的数字化定量在线自动检测，具有检测精度高、检测效率高、可定量识别的特点。
本发明利用新颖的完善的光源照明布局和高分辨的机器视觉成像***，专业研发了用于手机侧边表面缺陷提取的数字图像处理方法，并利用机器视觉的手机侧边表面缺陷的尺度标定方法，自动化地实现了手机侧边表面缺陷数字化定量在线自动检测，利用机器视觉的方法代替人工，极大的提高了检测效率及检测的精准度。
附图说明
图1是本发明结构示意图；
图2是本发明夹持机构示意图；
图3是本发明手机外壳侧边表面缺陷分割区域图示；
图4是手机外壳侧边表面缺陷检测图像处理流程；
图5是图像分割以及检测缺陷的分类；
图6-1是单工位操作流程示意图；
图6-2是多工位操作流程示意图；
图7是原始手机外壳侧边表面灰度图像(左侧)；
图8是匹配后的手机外壳侧边表面灰度图像(左侧)；
图9是匹配后的手机外壳侧边表面灰度图像区域分割图(左侧)；
图10是局部区域灰度调节后的手机外壳侧边表面灰度图像(左侧)；
具体实施方式
如图1所示，手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，包括运动控制部分、扫描成像部分和数字化定量检测部分；运动控制部分用于将手机外壳传送至扫描成像部分进行扫描；扫描成像部分用于获取待检测手机外壳侧边的清晰图像；数字化定量检测部分用于对获取的清晰图像进行定量检测，从而检测出待检测手机外壳侧边的缺陷。
如图1所示，所述的运动控制部分包含Y向导轨(S1)、X向导轨(S2)、转动马达(S3)和夹持机构(S4)；其中X向导轨(S2)可沿X方向平动，Y向导轨(S1)可沿Y方向平动，固定在X向导轨(S2)上的转动马达(S3)实现绕Z轴的转动；转动马达(S3)上固定有夹持机构(S4)，待检测手机外壳(S5)夹持在夹持机构(S4)上。
如图2所示，所述的夹持机构(S4)包括固定底板(S12)、微型气缸夹持架(S13)、微型气缸(S14)、弹簧(S16)、手机夹持块(S17))。其中固定底板(S12)固定在转动马达(S3)顶部，固定底板(S12)上刚性固定有微型气缸夹持架(S13)、弹簧固定座(S15)与夹持块固定底座(S18)；微型气缸(S14)夹持固定在微型气缸夹持架(S13)上；弹簧固定座(S15)设置在微型气缸夹持架(S13)的两侧；两根弹簧(S16)的一端分别与弹簧固定座(S15)相连接，另一端固定在手机夹持块(S17)；手机夹持块(S17)与夹持块底座(S18)通过连接轴相连接，且该连接轴与夹持块底座(S18)相对活动，能够沿微型气缸(S14)方向来回摆动；
在夹持机构(S4)夹持待检测手机外壳(S5)前，首先同时驱动两侧的微型气缸(S14)使其活塞杆顶端顶住手机夹持块(S17)，手机夹持块(S17)受到活塞杆的外力，同时受到弹簧(S16)的预紧力，在这两个外力作用下，弹簧(S16)会在气缸行程范围内进行微小平动；然后将待检测手机外壳(S5)放置在手机夹持块(S17)上，再驱动微型气缸(S14)使其活塞杆回收，在弹簧(S16)的作用下，两片夹持块(S17)同时向外侧张开，并顶住待检测手机外壳(S5)内侧，进而实现夹紧动作。
所述的扫描成像部分包括一套或多套成像设备，每套成像设备包括三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ，每个成像单元均包括一个搭配远心镜头的线阵相机和与其相连接的漫反射光源，且搭配的远心镜头的线阵相机(S6)置于漫反射光源(S7)后方；水平方向成像的成像单元Ⅰ搭配的远心镜头的线阵相机(S6)和漫反射光源(S7)保持水平同轴；成像单元Ⅱ和Ⅲ搭配的远心镜头的线阵相机(S6)和漫反射光源(S7)所在的轴与水平面所成角度分别为α和β，即成像单元Ⅱ和Ⅲ分别以仰角和俯角对待检测手机外壳侧边圆弧表面上、下边缘进行成像。所述的α为仰角15～45度；β为俯角45～75度。
如图6-1所示，当扫描成像部分仅包括一套成像设备，此时扫描成像部分的成像过程描述如下：
当待检测手机外壳(S5)经运动控制部分沿Y方向平动时，三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ中的漫反射光源(S7、S9、S11)产生的漫反射光从不同角度照射待检测手机外壳(S5)侧边圆弧表面，然后利用三个漫反射光源对应的线阵相机(S6、S8、S10)分别从三个不同角度捕捉待检测手机外壳(S5)侧边圆弧表面激发的漫反射光，从而得到三张不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面的清晰图像，完成单侧待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像的采集，此时运动控制部分通过控制转动马达(S3)准确旋转90度，继续待检测手机外壳下一侧边圆弧表面清晰图像的采集；如此往复循环，即可逐步完成待检测手机外壳其余三个侧边圆弧表面清晰图像的采集。
如图6-2所示，当扫描成像部分包括多套成像设备，且多套成像设备错位分布在Y向导轨(S1)；此时扫描成像部分的成像过程描述如下：
当待检测手机外壳(S5)经运动控制部分沿Y方向平动时，其中一套成像设备的三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ中的漫反射光源(S7、S9、S11)产生的漫反射光从不同角度照射待检测手机外壳(S5)侧边圆弧表面，然后利用三个漫反射光源对应的线阵相机(S6、S8、S10)分别从三个不同角度捕捉待检测手机外壳(S5)侧边圆弧表面激发的漫反射光，从而得到三张不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面的清晰图像，完成单侧待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像的采集；此时运动控制部分控制夹持机构(S4)沿Y向导轨继续平动，其余多套成像设备继续待检测手机外壳下一侧边圆弧表面清晰图像的采集，从而完成待检测手机外壳其余三个侧边圆弧表面清晰图像的采集；
如图4和5所示，所述的数字化定量检测部分包括图像匹配、区域分割、灰度调节、缺陷提取及缺陷标识；
图像匹配是指对检测获取的三张单侧不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像进行匹配：首先读入清晰图像，并对三张图像间的灰度相似性进行估算，进行基于灰度的匹配；然后对匹配后的图像分别进行裁剪，使三张匹配后的图像中仅包含当前待检测手机外壳侧边表面；
区域分割是指对匹配后的图像进行区域的分割，分割后的区域包括天线区域、各类孔槽区域和其他区域；各类孔槽区域包括手机外壳左侧的电源键区域、SIM卡插槽区域，右侧的静音键区域、音量键区域，下侧的喇叭孔区域、充电孔区域；根据不同区域中含有不同的缺陷种类，以及不同缺陷之间的几何特征差异，在不同的区域中分别进行缺陷的特征提取与特征分类。
灰度调节是指通过将匹配分割后的图像与标准图像的对应区域作比较，调节由于手机外壳侧边表面的圆弧状导致不同位置光强不同的情况，从而获得整体灰度分布均匀的图像。
缺陷提取是指对灰度调节后的具体区域进行缺陷的提取；缺陷标识是指依据所提取缺陷的特征位置信息及定标曲线，将缺陷的特征位置信息数字化后定量标示在具体缺陷上；所述的缺陷提取及缺陷标识，具体如下：
针对分割出的天线区域：首先进行滤波、二值化处理以及腐蚀膨胀操作；然后提取该区域位置上存在的刮伤、凹痕、间隙等缺陷的像素值；再利用定标曲线，将提取到的像素值转换为实际尺寸，得到刮伤、凹痕、间隙等缺陷的实际尺寸；
针对分割出的各类孔槽区域：首先建立标准各类孔槽区域的理想模板图像，然后通过与分割后的手机侧边圆弧表面图像中该区域的图像进行配准，再通过差分算法计算出该区域中存在的各类缺陷像素尺寸，最后利用定标曲线将提取到的像素尺寸转换为实际尺寸；
针对分割出的其他区域，通过形态学操作将背景信息剔除，进一步采用二值化、特征提取将该区域中的碰压伤、刮伤、白点、氧化膜脱落等缺陷信息提取出来，得到其表面缺陷的像素尺寸；再利用定标曲线，将像素尺寸转换为实际尺寸，得到手机外壳侧边表面各类缺陷的实际尺寸。
所述的定标曲线是利用定标板进行手机外壳侧边表面缺陷的尺度标定，其过程为：
利用离子束刻蚀方法刻蚀出定标板，定标板上包含有以10μm为间隔的10-100μm宽度标准线，利用手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***对定标板上标准线成像，统计不同线宽的标准线成像后所对应的像素数，并拟合得到定标曲线，最后将检测得到的缺陷像素数代入定标曲线，得到表面缺陷的实际尺度。
本发明针对不同型号的手机侧边圆弧形状不同的情况，可根据采集所得灰度图像的成像效果判断是否能够对侧边完全成像，并据此适当调整扫描成像部分中成像组合的数量。且待检测手机外壳可以通过机械手抓取的方式准确放置到检测所需的初始位置，也可以通过机械手抓取的方式区分合格与不合格的产品；通过机械手连接前后工序，以达到检测过程的全自动化。
实施例
针对手机外壳侧边进行表面缺陷检测试验。待检测手机外壳，其尺寸为158.2(mm)×77.9(mm)，经该***扫描成像后得到手机外壳侧边圆弧表面清晰图像。以水平成像单元所获取的手机外壳左侧圆弧表面清晰图像为例，其图像如图7所示。该图像中既包含手机侧边圆弧表面，也包含一些冗余的背景信息。因此，在图像匹配后，可以通过裁剪选取图像中的有用信息，获得仅包含手机侧边圆弧表面的图像，如图8所示。进而根据匹配后的各区域边界的具***置，分割出图像的每个子区域，得到图9所示。针对每一种特征区域存在不同的缺陷特征采取不同的缺陷提取算法，判断出每个子区域中是否从在相应的缺陷，待所有区域检测完成以后，综合判定待检测手机侧边表面中的存在的缺陷。其中对水平成像单元所获取的该手机外壳左侧圆弧表面清晰图像检测得到的碰压伤缺陷，如图10所示，经定标后得到碰压伤缺陷的尺寸如下表所示：
表1手机外壳金属侧边表面缺陷检测结果
表1中瑕疵位置坐标是以图10中左上角点O点为坐标原点，得到的X、Y方向坐标值。通过检测结果可判断元件不合格，从而给机械手发送信号，将其筛选出来。
Claims (9)
1.手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于包括运动控制部分、扫描成像部分和数字化定量检测部分；运动控制部分用于将手机外壳传送至扫描成像部分进行扫描；扫描成像部分用于获取待检测手机外壳侧边的清晰图像；数字化定量检测部分用于对获取的清晰图像进行定量检测，从而检测出待检测手机外壳侧边的缺陷。
2.根据权利要求1所述的手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于运动控制部分包含Y向导轨(S1)、X向导轨(S2)、转动马达(S3)和夹持机构(S4)；其中X向导轨(S2)可沿X方向平动，Y向导轨(S1)可沿Y方向平动，固定在X向导轨(S2)上的转动马达(S3)实现绕Z轴的转动；转动马达(S3)上固定有夹持机构(S4)，待检测手机外壳(S5)夹持在夹持机构(S4)上。
3.如权利要求2所述的手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于夹持机构(S4)包括固定底板(S12)、微型气缸夹持架(S13)、微型气缸(S14)、弹簧(S16)、手机夹持块(S17))。其中固定底板(S12)固定在转动马达(S3)顶部，固定底板(S12)上刚性固定有微型气缸夹持架(S13)、弹簧固定座(S15)与夹持块固定底座(S18)；微型气缸(S14)夹持固定在微型气缸夹持架(S13)上；弹簧固定座(S15)设置在微型气缸夹持架(S13)的两侧；两根弹簧(S16)的一端分别与弹簧固定座(S15)相连接，另一端固定在手机夹持块(S17)；手机夹持块(S17)与夹持块底座(S18)通过连接轴相连接，且该连接轴与夹持块底座(S18)相对活动，能够沿微型气缸(S14)方向来回摆动；
在夹持机构(S4)夹持待检测手机外壳(S5)前，首先同时驱动两侧的微型气缸(S14)使其活塞杆顶端顶住手机夹持块(S17)，手机夹持块(S17)受到活塞杆的外力，同时受到弹簧(S16)的预紧力，在这两个外力作用下，弹簧(S16)会在气缸行程范围内进行微小平动；然后将待检测手机外壳(S5)放置在手机夹持块(S17)上，再驱动微型气缸(S14)使其活塞杆回收，在弹簧(S16)的作用下，两片夹持块(S17)同时向外侧张开，并顶住待检测手机外壳(S5)内侧，进而实现夹紧动作。
4.根据权利要求1所述的手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于扫描成像部分包括一套或多套成像设备，每套成像设备包括三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ，每个成像单元均包括一个搭配远心镜头的线阵相机和与其相连接的漫反射光源，且搭配的远心镜头的线阵相机(S6)置于漫反射光源(S7)后方；水平方向成像的成像单元Ⅰ搭配的远心镜头的线阵相机(S6)和漫反射光源(S7)保持水平同轴；成像单元Ⅱ和Ⅲ搭配的远心镜头的线阵相机(S6)和漫反射光源(S7)所在的轴与水平面所成角度分别为α和β，即成像单元Ⅱ和Ⅲ分别以仰角和俯角对待检测手机外壳侧边圆弧表面上、下边缘进行成像。
5.根据权利要求4所述的手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于扫描成像部分仅包括一套成像设备，此时扫描成像部分的成像过程描述如下：
当待检测手机外壳(S5)经运动控制部分沿Y方向平动时，三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ中的漫反射光源(S7、S9、S11)产生的漫反射光从不同角度照射待检测手机外壳(S5)侧边圆弧表面，然后利用三个漫反射光源对应的线阵相机(S6、S8、S10)分别从三个不同角度捕捉待检测手机外壳(S5)侧边圆弧表面激发的漫反射光，从而得到三张不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面的清晰图像，完成单侧待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像的采集，此时运动控制部分通过控制转动马达(S3)准确旋转90度，继续待检测手机外壳下一侧边圆弧表面清晰图像的采集；如此往复循环，即可逐步完成待检测手机外壳其余三个侧边圆弧表面清晰图像的采集。
6.根据权利要求4所述的手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于扫描成像部分包括多套成像设备，且多套成像设备错位分布在Y向导轨(S1)；此时扫描成像部分的成像过程描述如下：
当待检测手机外壳(S5)经运动控制部分沿Y方向平动时，其中一套成像设备的三个不同角度的成像单元Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ中的漫反射光源(S7、S9、S11)产生的漫反射光从不同角度照射待检测手机外壳(S5)侧边圆弧表面，然后利用三个漫反射光源对应的线阵相机(S6、S8、S10)分别从三个不同角度捕捉待检测手机外壳(S5)侧边圆弧表面激发的漫反射光，从而得到三张不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面的清晰图像，完成单侧待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像的采集；此时运动控制部分控制夹持机构(S4)沿Y向导轨继续平动，其余多套成像设备继续待检测手机外壳下一侧边圆弧表面清晰图像的采集，从而完成待检测手机外壳其余三个侧边圆弧表面清晰图像的采集。
7.根据权利要求1所述的手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于数字化定量检测部分包括图像匹配、区域分割、灰度调节、缺陷提取及缺陷标识；
图像匹配是指对检测获取的三张单侧不同成像角度的原始待检测手机外壳侧边圆弧表面清晰图像进行匹配：首先读入清晰图像，并对三张图像间的灰度相似性进行估算，进行基于灰度的匹配；然后对匹配后的图像分别进行裁剪，使三张匹配后的图像中仅包含当前待检测手机外壳侧边表面；
区域分割是指对匹配后的图像进行区域的分割，分割后的区域包括天线区域、各类孔槽区域和其他区域；各类孔槽区域包括手机外壳左侧的电源键区域、SIM卡插槽区域，右侧的静音键区域、音量键区域，下侧的喇叭孔区域、充电孔区域；根据不同区域中含有不同的缺陷种类，以及不同缺陷之间的几何特征差异，在不同的区域中分别进行缺陷的特征提取与特征分类。
灰度调节是指通过将匹配分割后的图像与标准图像的对应区域作比较，调节由于手机外壳侧边表面的圆弧状导致不同位置光强不同的情况，从而获得整体灰度分布均匀的图像。
缺陷提取是指对灰度调节后的具体区域进行缺陷的提取；
缺陷标识是指依据所提取缺陷的特征位置信息及定标曲线，将缺陷的特征位置信息数字化后定量标示在具体缺陷上。
8.根据权利要求7所述的手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于所述的缺陷提取及缺陷标识，具体如下：
针对分割出的天线区域：首先进行滤波、二值化处理以及腐蚀膨胀操作；然后提取该区域位置上存在的刮伤、凹痕、间隙等缺陷的像素值；再利用定标曲线，将提取到的像素值转换为实际尺寸，得到刮伤、凹痕、间隙等缺陷的实际尺寸；
针对分割出的各类孔槽区域：首先建立标准各类孔槽区域的理想模板图像，然后通过与分割后的手机侧边圆弧表面图像中该区域的图像进行配准，再通过差分算法计算出该区域中存在的各类缺陷像素尺寸，最后利用定标曲线将提取到的像素尺寸转换为实际尺寸；
针对分割出的其他区域，通过形态学操作将背景信息剔除，进一步采用二值化、特征提取将该区域中的碰压伤、刮伤、白点、氧化膜脱落等缺陷信息提取出来，得到其表面缺陷的像素尺寸；再利用定标曲线，将像素尺寸转换为实际尺寸，得到手机外壳侧边表面各类缺陷的实际尺寸。
9.根据权利要求7所述的手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***，其特征在于所述的定标曲线是利用定标板进行手机外壳侧边表面缺陷的尺度标定，其过程为：
利用离子束刻蚀方法刻蚀出定标板，定标板上包含有以10μm为间隔的10-100μm宽度标准线，利用手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测***对定标板上标准线成像，统计不同线宽的标准线成像后所对应的像素数，并拟合得到定标曲线，最后将检测得到的缺陷像素数代入定标曲线，得到表面缺陷的实际尺度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710696197.0A CN107449782A (zh) | 2017-08-15 | 2017-08-15 | 手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710696197.0A CN107449782A (zh) | 2017-08-15 | 2017-08-15 | 手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107449782A true CN107449782A (zh) | 2017-12-08 |
Family
ID=60492107
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710696197.0A Pending CN107449782A (zh) | 2017-08-15 | 2017-08-15 | 手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107449782A (zh) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108413873A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-08-17 | 华南理工大学 | 一种手机外壳在线尺寸测量与表面缺陷检测***及其方法 |
| CN108760752A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-06 | 深圳东瑞兴联智能科技有限公司 | 一种手机壳外观缺陷智能检测设备 |
| CN108896557A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-27 | 上海工程技术大学 | 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法 |
| CN108918528A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-30 | 深圳回收宝科技有限公司 | 一种终端检测方法、装置及存储介质 |
| CN109406538A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-03-01 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 手机外观检测*** |
| CN109490309A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-03-19 | 滁州市云米工业设计有限公司 | 一种光电式工件边缘规格检测***装置 |
| CN109813723A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-05-28 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种外观检测设备及待检测产品的外观检测方法 |
| CN109916910A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-21 | 中建材凯盛机器人（上海）有限公司 | 光伏玻璃边部缺陷检测***及相应的方法 |
| CN110254847A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-20 | 东莞理工学院 | 一种基于3d打印的手机外壳检测包装一体设备 |
| CN111272769A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-06-12 | 深圳回收宝科技有限公司 | 一种电子产品的底壳检测装置 |
| CN112683323A (zh) * | 2020-12-27 | 2021-04-20 | 深圳市裕展精密科技有限公司 | 检测装置、控制***及控制方法 |
| CN112816418A (zh) * | 2021-04-19 | 2021-05-18 | 常州微亿智造科技有限公司 | 手机金属中框缺陷成像***和检测方法 |
| CN113203682A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-03 | 哈尔滨工业大学（深圳） | 一种用于流水线的手机外壳后盖表面缺陷自动监测装置 |
| CN113252691A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-13 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种产品缺陷检测仪及检测方法 |
| CN114998344A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-09-02 | 南通金茂防爆电气有限公司 | 基于图像处理的离子交换膜表面缺陷评估方法及*** |
Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10142159A (ja) * | 1996-11-07 | 1998-05-29 | Ngk Spark Plug Co Ltd | 配線基板の側面外観検査装置とこれを用いた検査方法 |
| CN102218406A (zh) * | 2011-01-04 | 2011-10-19 | 华南理工大学 | 一种基于机器视觉的手机外壳缺陷智能检测装置 |
| CN203455286U (zh) * | 2013-08-30 | 2014-02-26 | 东莞市乐琪光电科技有限公司 | 一种基于机器视觉的手机外壳边缘质量检测装置 |
| CN103884650A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-06-25 | 北京大恒图像视觉有限公司 | 一种多光源线阵成像***及方法 |
| CN104020177A (zh) * | 2014-06-26 | 2014-09-03 | 重庆大学 | 连铸坯表面缺陷双ccd扫描成像检测方法 |
| CN203832375U (zh) * | 2014-04-11 | 2014-09-17 | 黄兴海 | 一种汽车出风口手机夹 |
| CN104101608A (zh) * | 2014-07-01 | 2014-10-15 | 南京航空航天大学 | 可对多型号不规则形状产品进行缺陷检测的智能检测装置 |
| CN104802721A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-29 | 成都锐奕信息技术有限公司 | 适用于车载终端的固定装置 |
| CN104914110A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-16 | 天津大学 | 一种手机外壳质量检测*** |
| CN204666526U (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-23 | 天津大学 | 一种用于手机背壳质量检测的扫描*** |
| CN205079728U (zh) * | 2015-11-03 | 2016-03-09 | 江苏辰阳电子有限公司 | 一种电源适配器壳体检测用旋转机构 |
| CN105538153A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-05-04 | 昆山名威精密工业有限公司 | 一种全气动挂台扫头加工夹持组 |
| CN105548212A (zh) * | 2016-02-03 | 2016-05-04 | 杭州晶耐科光电技术有限公司 | 一种触摸屏玻璃表面瑕疵在线自动化检测***及方法 |
| CN205520927U (zh) * | 2016-02-26 | 2016-08-31 | 昆山名威精密工业有限公司 | 一种半气动挂台扫头加工夹持组 |
| CN205904342U (zh) * | 2016-08-01 | 2017-01-25 | 瑞宏精密电子（太仓）有限公司 | 一种用于笔记本外壳加工的机械手夹持抓料装置 |
| CN106435708A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-02-22 | 佛山智达思佳机电科技有限公司 | 一种用于激光模板抛光的工装夹具 |
| CN106525873A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-03-22 | 广州市申发机电有限公司 | 一种基于机器视觉的全自动旋转印刷产品缺陷检测装置 |
| JP2017122614A (ja) * | 2016-01-06 | 2017-07-13 | 株式会社サキコーポレーション | 画像生成方法及び検査装置 |
-
2017
- 2017-08-15 CN CN201710696197.0A patent/CN107449782A/zh active Pending
Patent Citations (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10142159A (ja) * | 1996-11-07 | 1998-05-29 | Ngk Spark Plug Co Ltd | 配線基板の側面外観検査装置とこれを用いた検査方法 |
| CN102218406A (zh) * | 2011-01-04 | 2011-10-19 | 华南理工大学 | 一种基于机器视觉的手机外壳缺陷智能检测装置 |
| CN203455286U (zh) * | 2013-08-30 | 2014-02-26 | 东莞市乐琪光电科技有限公司 | 一种基于机器视觉的手机外壳边缘质量检测装置 |
| CN103884650A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-06-25 | 北京大恒图像视觉有限公司 | 一种多光源线阵成像***及方法 |
| CN203832375U (zh) * | 2014-04-11 | 2014-09-17 | 黄兴海 | 一种汽车出风口手机夹 |
| CN104020177A (zh) * | 2014-06-26 | 2014-09-03 | 重庆大学 | 连铸坯表面缺陷双ccd扫描成像检测方法 |
| CN104101608A (zh) * | 2014-07-01 | 2014-10-15 | 南京航空航天大学 | 可对多型号不规则形状产品进行缺陷检测的智能检测装置 |
| CN104802721A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-29 | 成都锐奕信息技术有限公司 | 适用于车载终端的固定装置 |
| CN104914110A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-16 | 天津大学 | 一种手机外壳质量检测*** |
| CN204666526U (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-23 | 天津大学 | 一种用于手机背壳质量检测的扫描*** |
| CN205079728U (zh) * | 2015-11-03 | 2016-03-09 | 江苏辰阳电子有限公司 | 一种电源适配器壳体检测用旋转机构 |
| JP2017122614A (ja) * | 2016-01-06 | 2017-07-13 | 株式会社サキコーポレーション | 画像生成方法及び検査装置 |
| CN105548212A (zh) * | 2016-02-03 | 2016-05-04 | 杭州晶耐科光电技术有限公司 | 一种触摸屏玻璃表面瑕疵在线自动化检测***及方法 |
| CN105538153A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-05-04 | 昆山名威精密工业有限公司 | 一种全气动挂台扫头加工夹持组 |
| CN205520927U (zh) * | 2016-02-26 | 2016-08-31 | 昆山名威精密工业有限公司 | 一种半气动挂台扫头加工夹持组 |
| CN205904342U (zh) * | 2016-08-01 | 2017-01-25 | 瑞宏精密电子（太仓）有限公司 | 一种用于笔记本外壳加工的机械手夹持抓料装置 |
| CN106525873A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-03-22 | 广州市申发机电有限公司 | 一种基于机器视觉的全自动旋转印刷产品缺陷检测装置 |
| CN106435708A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-02-22 | 佛山智达思佳机电科技有限公司 | 一种用于激光模板抛光的工装夹具 |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108413873A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-08-17 | 华南理工大学 | 一种手机外壳在线尺寸测量与表面缺陷检测***及其方法 |
| CN108760752A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-06 | 深圳东瑞兴联智能科技有限公司 | 一种手机壳外观缺陷智能检测设备 |
| CN108760752B (zh) * | 2018-05-29 | 2023-11-03 | 杭州慧知连科技有限公司 | 一种手机壳外观缺陷智能检测设备 |
| CN108918528A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-30 | 深圳回收宝科技有限公司 | 一种终端检测方法、装置及存储介质 |
| CN108896557B (zh) * | 2018-06-27 | 2021-06-11 | 上海工程技术大学 | 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法 |
| CN108896557A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-27 | 上海工程技术大学 | 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法 |
| CN109490309A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-03-19 | 滁州市云米工业设计有限公司 | 一种光电式工件边缘规格检测***装置 |
| CN109406538A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-03-01 | 银河水滴科技（北京）有限公司 | 手机外观检测*** |
| CN109813723A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-05-28 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种外观检测设备及待检测产品的外观检测方法 |
| CN109813723B (zh) * | 2019-03-26 | 2024-06-21 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种外观检测设备及待检测产品的外观检测方法 |
| CN109916910A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-06-21 | 中建材凯盛机器人（上海）有限公司 | 光伏玻璃边部缺陷检测***及相应的方法 |
| CN110254847B (zh) * | 2019-06-26 | 2021-02-19 | 东莞理工学院 | 一种基于3d打印的手机外壳检测包装一体设备 |
| CN110254847A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-20 | 东莞理工学院 | 一种基于3d打印的手机外壳检测包装一体设备 |
| CN111272769A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-06-12 | 深圳回收宝科技有限公司 | 一种电子产品的底壳检测装置 |
| CN112683323A (zh) * | 2020-12-27 | 2021-04-20 | 深圳市裕展精密科技有限公司 | 检测装置、控制***及控制方法 |
| CN112683323B (zh) * | 2020-12-27 | 2024-01-12 | 富联裕展科技(深圳)有限公司 | 检测装置、控制***及控制方法 |
| CN112816418A (zh) * | 2021-04-19 | 2021-05-18 | 常州微亿智造科技有限公司 | 手机金属中框缺陷成像***和检测方法 |
| CN112816418B (zh) * | 2021-04-19 | 2021-07-20 | 常州微亿智造科技有限公司 | 手机金属中框缺陷成像***和检测方法 |
| CN113203682A (zh) * | 2021-05-18 | 2021-08-03 | 哈尔滨工业大学（深圳） | 一种用于流水线的手机外壳后盖表面缺陷自动监测装置 |
| CN113252691A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-08-13 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种产品缺陷检测仪及检测方法 |
| CN114998344A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-09-02 | 南通金茂防爆电气有限公司 | 基于图像处理的离子交换膜表面缺陷评估方法及*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107449782A (zh) | 手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测*** | |
| CN105548212B (zh) | 一种触摸屏玻璃表面瑕疵在线自动化检测***及方法 | |
| WO2018214661A1 (zh) | 一种织物疵点自动检测方法、***和计算机可读存储介质 | |
| CN201218723Y (zh) | 光电非接触式图像检测装置 | |
| CN111340798A (zh) | 深度学习在产品外观瑕疵检测中的应用 | |
| US20220292854A1 (en) | Miniature microscopic cell image acquisition device and image recognition method | |
| CN112184648A (zh) | 一种基于深度学习的活塞表面缺陷检测方法及*** | |
| CN106018422B (zh) | 基于匹配的异形冲压件轮廓缺陷视觉检测***及方法 | |
| CN204165907U (zh) | 一种电子产品logo检测仪 | |
| US7970197B2 (en) | System and method for preventing sample misidentification in pathology laboratories | |
| CN104483320A (zh) | 工业脱硝催化剂的数字化缺陷检测装置与检测方法 | |
| CN112730326A (zh) | 一种岩石薄片智能鉴定装置及方法 | |
| CN113421230A (zh) | 基于目标检测网络的车载液晶屏导光板缺陷视觉检测方法 | |
| CN116596889A (zh) | 基于深度学习的x射线工业检测缺陷识别方法及*** | |
| Fu et al. | Medicine glass bottle defect detection based on machine vision | |
| CN113670931A (zh) | 一种基于神经网络的钢板表面缺陷检测方法及*** | |
| CN109816627A (zh) | 平面玻璃元件油墨区弱小缺陷目标检测方法 | |
| CN209858405U (zh) | 基于机器光学的pcb板缺陷检测***装置 | |
| Li et al. | The method for glass bottle defects detecting based on machine vision | |
| CN112763496A (zh) | 一种手机电池表面缺陷检测装置及其检测方法 | |
| CN111060518A (zh) | 一种基于实例分割的冲压件缺陷识别方法 | |
| CN211505244U (zh) | 一种水泥基材孔结构图像采集、识别与分析设备 | |
| CN111626333A (zh) | 一种水泥基材孔结构智能检测设备及方法 | |
| CN109387525A (zh) | 一种膜上膜内缺陷的判定方法 | |
| CN117092113A (zh) | 一种摄像头模具焊接质量检测装置及其*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |