基于稀疏特征的led触摸屏图像缺陷检测及识别方法的研究(1)

发布时间：2018-04-27 17:26 编辑作者：阅读：次

led触摸屏是手机、平板电脑等现代智能终端的关键零部件。随着信息技术和平面显示技术的迅速发展，全球led触摸屏市场以年均47%的增长率迅猛的增长。中国作为led触摸屏的生产制造大国，led触摸屏品质和生产效率是其led触摸屏生产企业最核心的竞争力之一。然而，市场需求的不断的增大，竞争的加剧以及客户对led触摸屏质量要求的提高，导致传统的人工检测难以满足生产企业的led触摸屏品质检测和检测效率的要求。led触摸屏表面缺陷自动检测成为提高产品质量和产量的唯一途径。

本文阐述了led触摸屏结构和生产工艺，分析了产品生产过程中可能出现的表面缺陷及其图像特征，深入研究了无底纹和有底纹两类图像的稀疏特性，相应地提出了基于PCA算法的无底纹盖板玻璃表面缺陷检测与识别算法，基于冗余字典的有底纹led触摸屏表面缺陷检测算法及其基于低秩矩阵重构的表面缺陷提取算法。此外，论文还提出了led触摸屏表面缺陷自动光学检测系统的设计思路。

主要创新点如下:针对无底纹盖板玻璃表面缺陷类型识别率不高的问题，提出了基于主成分分析的led触摸屏表面缺陷检测与识别算法。该算法提取训练样本集中的“缺陷特征”作为缺陷图像的基向量，得到各类缺陷图像适用的特征缺陷子空间，将待检测图像投影到该特征空间，并与训练集中已知样本在特征空间中的投影相比较，实现缺陷检测与缺陷类型的识别。该算法将表面缺陷检测与识别过程合二为一，简化了图像表面缺陷检测与识别过程。实验结果表明，当训练集中的图像数量达到90幅时，缺陷检测漏检率与虚警率分别为12%和6%，缺陷类型识别率达到90%以上。

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