基于Blob分析的手机屏幕缺陷检测方法_李颖.pdf
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1、2022年第46卷第10期76器 件 与 应 用arts and ApplicationsP文献引用格式:李颖,姜红,肖莉莉,等.基于 Blob 分析的手机屏幕缺陷检测方法 J.电声技术,2022,46(10):76-79.LI Y,JIANG H,XIAO L L,et al.Mobile phone screen defect detection method based on Blob analysisJ.Audio Engineering,2022,46(10):76-79.中图分类号:TP751 文献标识码:A DOI:10.16311/j.audioe.2022.10.022基于
2、Blob 分析的手机屏幕缺陷检测方法李 颖,姜 红,肖莉莉,王兆森,李春辉(信阳学院 教育学院,河南 信阳 464000)摘要:针对手机屏幕缺陷检测的高效率、高精度的要求,提出一种基于 Blob 分析的手机屏幕缺陷检测方法。首先使用基于PatMax 算法的模板定位技术对图像进行定位,其次使用基于仿射变换的图像校正技术实现模板图像与测试图像的逐像素对齐,最后采用 Blob 分析算法获取缺陷特征的位置、面积、方向等信息。采用文中所提出的方法、差影法对 200 幅手机屏幕图像进行缺陷检测,实验结果显示,所提方法的准确率为 98%,误检率为 1.5%,漏检率为 0.5%,每张图像的平均检测时间为52.
3、19 ms。相较于差影法,所提出的方法具有更高的准确率和检测速度。关键词:Blob 分析;手机屏幕;缺陷检测;差影法Mobile Phone Screen Defect Detection Method Based on Blob AnalysisLI Ying,JIANG Hong,XIAO Lili,WANG Zhaosen,LI Chunhui(College of Education,Xinyang University,Xinyang 464000,China)Abstract:This paper proposes a defect detection method for mob
4、ile phone screen based on Blob analysis to meet the high efficiency and high precision requirements of mobile phone screen defects.Firstly,the template localization technology based on PatMax algorithm is used to locate the image,and the image-correction technique based on affine transformation is u
5、sed to realize the pixel-by-pixel alignment of the template image and the test image.Finally,the Blob analysis algorithm is used to obtain the location,area,direction and other information of defect features.The defects of 200 mobile phone screen images were detected by the proposed method and the d
6、ifference image method.The experimental results show that the accuracy of the proposed method is 98%,the false detection rate is 1.5%,and the missed detection rate is 0.5%.The average detection time of each image is 52.19 ms.Compared with the difference image method,the proposed method has higher ac
7、curacy and detection speed.Keywords:Blob analysis;mobile phone screen;defect detection;the difference image method0 引 言智能手机作为全球智能移动终端的核心,其市场化竞争日趋激烈。手机屏幕作为手机外观的重要组成要素,在出厂前对其进行外观缺陷检测具有重要意义。目前,人工目测或传统图像处理方法是最常见的手机屏幕缺陷检测方法,但是人工目测方式效率低,传统的图像处理方法漏检率和错误率较高,不能满足工业化生产高效率和高精度的检测要求。近年来,机器视觉由于其非接触、稳定性强、响应快等特点,在
8、缺陷检测中得到了广泛应用,如水果、浮法玻璃、磁瓦、纺织品等物品的缺陷检测已被很多研究者所研究。目前,也有许多学者对手机屏幕缺陷检测进行了研究。CHUANXIA J 等 1 提出了一种基于轮廓的配准方法,采用图像减法和灰度投影的方法对手机屏幕图像进行缺陷识别,消除了光照波动的影响;彭赶等 2 提出一种基于机器视觉的手机屏幕缺陷自动检测系统,利用局部阈值分割图像初步提取缺陷区域,然后结合局部区域对比度分析,筛选出缺陷产品;DI L 等 3 提出了用主成分分析法找出五种典型的盖板玻璃缺陷;袁续凯等 4 采作者简介:李 颖(1993)女,硕士,研究方向为机器视觉。2022年第46卷第10期77Part
9、s and ApplicationS器 件 与 应 用用同态滤波对图像进行处理,解决图像光照不均匀的影响,再利用图像减影法来分割缺陷像素和背景像素。现有的检测方法多采用复杂的算法对手机屏幕缺陷进行检测,耗时较长,且识别率有待提高。针对现有方法的不足,本文提出基于 Blob 分析法来检测手机屏幕缺陷。该方法易于实现,且检测速度快、精度高。1 缺陷检测系统结构设计手机屏幕缺陷检测系统如图 1 所示。该系统主要由图像采集模块和图像处理模块构成。手机屏幕图像获取平台如图 1(a)所示,为了得到高质量的手机屏幕图像,图像采集硬件部件选择 LED 面光源、图像采集卡、德国 Basler 工业相机 acA2
10、500-14gm、日本 Computer 百万像素工业镜头。缺陷检测系统的结构布局如图 1(b)所示,首先通过图像采集系统对待检测目标进行数据采集,并通过图像采集卡将采集到的手机屏幕图像传输到计算机,然后设计算法对缺陷进行检测;最后对检测到的缺陷进行分析并将检查结果显示出来,从而实现手机屏幕缺陷的检测。(a)实验平台相机镜头手机光源图像采集卡(b)检测系统结构布局图 1 手机屏幕缺陷检测系统2 算法描述2.1 基于 PatMax 算法的图像定位在图像采集过程中,如果目标测试样本与训练样本没有逐像素对齐,很容易在后续缺陷检测中产生错误检测。因此,必须在检测目标上找一个基准训练样本以供测试样本进行
11、模板匹配,实现定位。PatMax 算法采用模板定位技术。在模板训练和定位过程中,PatMax 基于特征来分析图像,利用图像特征间的空间位置和几何特征信息进行模板训练和图像匹配,可以快速定位发生平移、缩放、旋转,甚至拉伸形变的物体。利用模板定位技术得到的定位图像具有很高定位精度且图像具有较强的抗干扰性 5,而基于像素栅格的算法在一些旋转和尺寸变化的情况时达不到有效的精度。在本研究中,通过实验对比了 PatQuick、PatMax、PatFlex 3种算法对于手机屏幕图像的定位效果,其结果如表1 所示。可以看出,PatMax 算法的定位分数最高,拟合误差数值最小且耗时较短,所以本文选择采用PatM
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