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车载显示触控面板的机器视觉检测系统研究
| 论文题名： | 车载显示触控面板的机器视觉检测系统研究 |
| 关键词： | 车载显示触控面板;机器视觉;缺陷检测;图像强化 |
| 摘要： | 为了迎合消费者对汽车智能化的需求，传统的车载仪表盘正在被采用TFT-LCD技术或OLED技术的车载显示触控面板所替代。新一代的车载显示触控屏逐渐向高分辨率、低功耗、大屏幕的方向发展。但随着触控屏功能多样化与显示分辨率的提升，显示触控面板的制造工艺也变得越发精密复杂，因此显示触控面板的缺陷控制成为制造高端触控面板的重要工序。为了保证显示触控面板产品的质量，以往工厂中主要采用人工方法进行检测，但是这种方法不仅检测效率低下而且检测结果容易受到工人的主观因素影响。目前，一些工厂开始使用机器视觉对显示面板进行缺陷检测，但检测设备普遍功能性单一，不具备多目标、多功能的检测能力。为提高车载显示触控面板的检测效率及检测准确性，本课题开发了一套高效率、高精度、多功能的车载显示触控面板检测系统，主要研究工作内容包括： 1.为了更容易的分割高灰度目标区域，本文采用指数灰度图像强化方法针对灰度在150-255的高灰度图像区域进行图像强化。其次，在图像背景抑制方面，本文采用中值滤波器对图像进行滤波处理，既消除了图像噪声又保留了图像的梯度信息。 2.为了解决检测样品在高速运动下采集的图像精度低且图像存在畸变、光照不均等问题，本文开发的视觉检测系统采用500万像素的工业CCD相机搭配远心镜头，并选择背光源作为机器视觉的照明系统。开发的视觉检测系统图像采集精度达到0.015mm，光学畸变lt;0.025%，采用Canny检测算法对图像进行像素精度的定位检测，在实际检测样品时精度达到了±0.02mm。 3.开发的视觉检测系统同时具有获得目标区域信息的功能。本文采用动态阈值检测方法对图标、字符与二维码进行识别提取，并建立对应的OCR字符识别库，该部分信息检测成功率达到100%。 4.开发的视觉检测系统可以检测出车载显示触控面板黑白点、黑白不均、Icon残缺等缺陷。本文采用图像金字塔的模板匹配方法配合图像变异化模型的方法训练合格样品的训练库，并通过最小二乘法建立灰度值与透过率的关系方程。采用这种方法最终图像匹配速度达到0.43s，缺陷检测检出率达到97%，其中误检率lt;2.5%。 车载显示触控面板检测系统经过工厂现场调试及使用，检测系统检测的速度达到7s/片，实现了代替人工对车载显示触控面板进行自动检测的要求。 |
| 作者： | 刘雪龙 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 王双喜;沈奕 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 汕头大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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