[发明专利]一种手机玻璃面板的音孔缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种手机玻璃面板的音孔缺陷检测方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤S1，对玻璃面板表面的灰度图像进行预处理；

步骤S2，对玻璃面板表面的预处理后的灰度图像进行二值化分割得到若干轮廓特征，若二值化分割后的各轮廓特征的值在预设第一阈值范围内，则提取所述轮廓特征中的音孔轮廓的二值化图像；所述轮廓特征的值包括音孔轮廓长度和音孔轮廓所围面积；

步骤S3，从音孔轮廓的二值化图像中提取音孔内轮廓和外轮廓；

步骤S4，计算音孔外轮廓的各像素点(i,j)到内轮廓的最短距离D(i,j)，并计算所有最短距离D(i,j)的平均值d；

步骤S5，比较|D(i,j)-d|与预设的第二阈值Δd的大小，若|D(i,j)-d|小于第二阈值Δd，则代表音孔合格；若|D(i,j)-d|不小于第二阈值Δd，则代表音孔存在缺陷；所述第二阈值Δd的大小为至

若D(i,j)不大于d-Δd，则为鼠咬缺陷；若D(i,j)不小于d+Δd，则为马刺缺陷；若D(i,j)在d-Δd和d+Δd之间，则代表音孔合格。

2.如权利要求1所述的音孔缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述预处理具体为滤波、去噪。

3.如权利要求1所述的音孔缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述预设的第一阈值包括所述音孔轮廓长度L1的极大值L1_max、极小值L1_min和音孔轮廓所围面积A1的极大值A1_max、极小值A1_min；

所述步骤S2具体为：

对玻璃面板表面的预处理后的灰度图像进行二值化分割得到若干轮廓特征，若二值化分割后的各轮廓特征的值满足：

则提取所述轮廓特征中音孔轮廓的二值化图像。

4.如权利要求1所述的音孔缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤S4中，

外轮廓的各像素点(i,j)到内轮廓的最短距离D(i,j)为：

其中，外轮廓上点的坐标为(i₁，j₁),内轮廓上点的坐标为(i₂，j₂)；

所述最短距离D(i,j)的平均值d为：

d＝∑D(i,j)/N；

其中，N为提取的外轮廓上的像素点的个数。

5.一种手机玻璃面板的音孔缺陷检测系统，其特征在于，包括：

预处理模块，用于对玻璃面板表面的灰度图像进行预处理；

音孔轮廓提取模块，用于对玻璃面板表面的预处理后的灰度图像进行二值化分割得到若干轮廓特征，若二值化分割后的各轮廓特征的值在预设第一阈值范围内，则提取所述轮廓特征中的音孔轮廓的二值化图像；所述轮廓特征的值包括音孔轮廓长度和音孔轮廓所围面积；

内外轮廓提取模块，用于从音孔轮廓的二值化图像中提取音孔内轮廓和外轮廓；

最短距离计算模块，用于计算音孔外轮廓的各像素点(i,j)到内轮廓的最短距离D(i,j)，并计算所有最短距离D(i,j)的平均值d；

音孔缺陷判断模块，用于比较|D(i,j)-d|与预设的第二阈值Δd的大小，若|D(i,j)-d|小于第二阈值Δd，则代表音孔合格；若|D(i,j)-d|不小于第二阈值Δd，则代表音孔存在缺陷；所述第二阈值Δd的大小为至

所述音孔缺陷判断模块还用于判断音孔的缺陷类型，具体为：若D(i,j)不大于d-Δd，则为鼠咬缺陷；若D(i,j)不小于d+Δd，则为马刺缺陷；若D(i,j)在d-Δd和d+Δd之间，则代表音孔合格。

6.如权利要求5所述的音孔缺陷检测系统，其特征在于，所述预处理具体为滤波、去噪。