[发明专利]电极脏污检测方法

说明书

本发明公开了一种电极脏污检测方法。包括：对电极图像进行预处理，获得电极灰度图像；根据形态学算子模板集合中的模板，对电极灰度图像进行开运算、闭运算，获取电极前景图像、电极背景图像；利用电极前景图像、电极背景图像进行自商图运算，得到初始自商图数据；步骤四，建立最佳自商图数据选取模型，获取最佳自商图数据，对最佳自商图数据进行离差标准化处理；对标准化后的自商图数据进行阈值化处理，获取连通域图像；对连通域图像提取外层轮廓并填充得到遮罩数据，将遮罩数据与连通域图像进行异或运算得到脏污分割结果。利用本发明，可以实现电极脏污分割，对光照变化适应性强，降低手工调参工作量，计算效率高，检测精度高。

技术领域

本发明涉及电极检测技术领域，具体涉及一种电极的缺陷检测方法。

背景技术

电极是一种靠电极两端穿插为梳状的传感器元件，通常将电极两极通入方波，用于基于电抗的计算。电极在生产时需要检查并清洁，但有些情况下电极在使用中无法进行很好的封装，例如玻璃基板等。由于一般的脏都能够吸收部分电磁波，因此电极在无保护措施的情况下一旦接触到脏污，会出现短路、信号衰减等问题。

目前，用于检测脏污的方法包括两种。一种是围绕液晶面板等产品的MURA(显示不均匀)检测需求设计的，需要提供暗室、平行光源、条状光源等对光源具有特殊要求的环境。由于电极尺寸微小，摆放位置多样，有些情况需要在线监测或在维护时借助仪器进行检测。电极缺陷检测不只是生产时的流程，而是常见的设备自维护流程，因此，检测设备需要是一个独立的图像处理模块，甚至是一种手持设备，直接导致光源不可控，影响MURA检测方法的精度。

另一种脏污检测是基于离散傅里叶变换DFT并设计陷波器来提取特征的。该检测方法先计算频谱，然后目测频谱的响应亮斑来手工设计陷波遮罩。该过程存在过多的固定参数，且需要频繁调试，对于电极检测而言，专门根据各种工况取设计专用的算法意义不大。一般的检测设备是直接拍照，因此采集的图像大都不一样，导致手工参数需要重新调整，如陷波位置等，再者，若图像输入大小有小幅的变化，则陷波位置很有可能与频谱的响应位置有偏差，从而引入其他的规律性纹理。此外，DFT对于电极这种粗线条强边缘的图像有一定限制，一般用DFT等频域滤波方法的场景是存在较低幅值、较高频率的纹理的。对于梳状电极等类似元件，由于存在明显的阶跃型边界，亮度变化较大，在DFT频谱中难以寻找纹理对应的频率位置，也难以完全消除所有相关的频率响应。而且，电极梯度根据不同型号方向变化较多，导致陷波位置不一样。因此，难以使用手工设计陷波器的方法进行处理。

受使用方式的影响，基于专用光源的MURA和DFT方法限制了检测的可行性。因此，现有电极元件脏污检测技术存在对光源要求高、特征提取方法手工调参工作量大、检测方法计算量大、检测精度不高的问题。

发明内容

本发明提供了一种电极脏污检测方法，该方法实现了电极脏污分割，对光照变化适应性强，降低手工调参工作量，计算效率高，检测精度高。

一种电极脏污检测方法，该方法包括：

步骤一，对相机获得的电极图像进行预处理，获得电极灰度图像；

步骤二，构建形态学算子模板集合，根据集合中的模板，依次对电极灰度图像进行开运算、闭运算，获取形态学算子模板对应的电极前景图像、电极背景图像；

步骤三，利用形态学算子模板对应的电极前景图像、电极背景图像进行自商图运算，消除光照不均匀，得到初始自商图数据；

步骤四，建立最佳自商图数据选取模型，对初始自商图数据进行处理，获取最佳自商图数据，对最佳自商图数据进行离差标准化处理，得到电极自商图数据；

步骤五，对电极自商图数据进行阈值化处理，对阈值化结果进行连通域检测分析，获取连通域图像；

步骤六，对连通域图像进行轮廓分析，提取外层轮廓并填充得到遮罩数据，将遮罩数据与连通域图像进行异或运算得到脏污分割结果。