曲面玻璃越來越多用在手機(jī)上,但在手機(jī)曲面玻璃生產(chǎn)過程中會(huì)產(chǎn)生一些外觀缺陷,因此需要采用有效的方法對(duì)手機(jī)曲面玻璃質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)。由于機(jī)器視覺技術(shù)有著高效、客觀、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn),本文以手機(jī)曲面屏為研究對(duì)象,基于機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)劃痕、麻點(diǎn)、崩邊、燒傷四種典型缺陷進(jìn)行提取和識(shí)別分類研究。首先,對(duì)手機(jī)曲面玻璃缺陷圖像獲取中的技術(shù)難點(diǎn)進(jìn)行分析,分析手機(jī)曲面玻璃上平面部分、曲邊部分、R角部分的缺陷圖像獲取方法。針對(duì)平面部分,采用線掃平臺(tái)獲取缺陷圖像;針對(duì)曲邊部分,提出了一種基于建模分析的圖像獲取方法;針對(duì)R角部分,提出了一種基于多焦距圖像融合的圖像獲取方法。其次,對(duì)手機(jī)曲面玻璃三大部分的缺陷提取算法進(jìn)行研究。針對(duì)平面部分,提出了一種基于圖像匹配的缺陷提取算法;針對(duì)曲邊部分,提出了一種基于連通域分析和面積閾值分割的缺陷提取算法;針對(duì)R角部分,提出了一種基于多焦距圖像融合的缺陷提取算法。然后,對(duì)手機(jī)曲面玻璃典型缺陷識(shí)別分類方法進(jìn)行研究,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非端到端的缺陷分類方法,設(shè)計(jì)了一個(gè)包含5個(gè)卷積層、5個(gè)池化層、2個(gè)全連接層的CNN網(wǎng)絡(luò)模型,采用Adam算法對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化,最終完成識(shí)別分類。實(shí)... 

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

手機(jī)曲面玻璃三大部分

曲面玻璃常見典型缺陷

平面部分典型缺陷


本文編號(hào)：3654581