本發(fā)明屬于一種高精度激光3d輪廓手機(jī)結(jié)構(gòu)件檢測方法。

背景技術(shù)：

隨著移動終端(手機(jī))的發(fā)展，手機(jī)結(jié)構(gòu)件的品質(zhì)要求越來越高。以往檢測手機(jī)結(jié)構(gòu)件大多數(shù)廠家采用目視觀察為主，主觀性很大，質(zhì)量難于穩(wěn)定。行業(yè)內(nèi)少部分企業(yè)使用機(jī)器視覺的方法檢測手機(jī)結(jié)構(gòu)件，例如華為技術(shù)有限公司、三星公司等，也部署了一些測試裝備到手機(jī)生產(chǎn)線上，這些測試裝備和檢測系統(tǒng)的主流還是采用2d視覺技術(shù)，使用不同角度的光源將輪廓拍攝出來，然后使用圖像處理算法進(jìn)行分析處理。這種2d視覺的方法數(shù)據(jù)擾動較大，往往光照強(qiáng)度、材質(zhì)變化、光源角度的小的變化都會對數(shù)據(jù)產(chǎn)生很大的影響，檢測結(jié)果不準(zhǔn)確。一些aoi廠家使用統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和三色led多角度光源制造圖像檢測裝備，可以一定程度地實現(xiàn)缺陷的有無檢測，不能準(zhǔn)確量化尺寸方面的缺陷。

1常規(guī)2d機(jī)器視覺使用正面或者側(cè)面拍照的方法，圖像特征易受光照的影響，產(chǎn)生誤測結(jié)果；

2、另外一種處理表面檢測的方法是使用智能圖像算法，例如用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像特征分類，通過大量樣本訓(xùn)練實現(xiàn)分類，但這種方法不能量化大小，同時需要較長的時間進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)；

2、目前的激光輪廓度儀可以輸出表面點云，但測量的寬度較窄，精度和效率不理想，同時對于混合材質(zhì)的測量不可靠。

3、使用深度數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，涉及到3d點云配準(zhǔn)問題，目前的主流3d點云配準(zhǔn)算法是適應(yīng)自由曲面配準(zhǔn)的迭代最近鄰算法(icp)，用于3d視覺檢測效率低，不能滿足在線測試需求。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種高精度激光3d輪廓手機(jī)結(jié)構(gòu)件檢測方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案如下：

一種高精度激光3d輪廓手機(jī)結(jié)構(gòu)件檢測方法，具體包括：

步驟1)使用激光測量儀預(yù)先掃描一下樣品，設(shè)定樣品的掃描參數(shù)，包括激光功率，圖像曝光時間，采集范圍，采集樣品的激光掃描圖像樣本；

步驟2)放置手機(jī)結(jié)構(gòu)件到移動工作臺上，固定激光測量頭在正上方，伺服電機(jī)帶動工作臺托板移動，完成檢測，系統(tǒng)在2秒內(nèi)完成表面輪廓檢測，采樣次數(shù)st＝pl/sstep，pl是產(chǎn)品測量長度，sstep是采樣步長；

步驟3)建立輪廓標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型；

步驟4)測量前導(dǎo)入3d模型cad數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)由幾千到上萬個三角面片組成，沿著和掃描方向垂直的路徑截取3d模型的切片圖，在結(jié)構(gòu)件3d數(shù)據(jù)的每個空間三角形和切片平面形成相交線，計算相交線和空間三角形的每條邊的交點，判斷交點是否在三角形的端點構(gòu)成的線段之間，如果在2條線端之間記錄交點坐標(biāo)作為切片采樣；

切片采樣點記錄完成后，對切片采樣點進(jìn)行排序，形成斷面輪廓數(shù)據(jù)，其中，在輪廓數(shù)據(jù)集合中檢測關(guān)鍵點，切面輪廓線用關(guān)鍵點的序列表示；

并且，每個切面數(shù)據(jù)使用(x1，pt1),(x2，pt2),(x3，pt3),(x4，pt4),...,(xn，ptn)序列關(guān)鍵點組成；ptn代表數(shù)據(jù)點類型,在檢測過程中平坦數(shù)據(jù)點和曲率大的數(shù)據(jù)點判斷的標(biāo)準(zhǔn)采用不同的加權(quán)因子，包括：

使用ptn＝1表示數(shù)據(jù)點類型是平坦點，ptn＝2表示數(shù)據(jù)點是拐點，當(dāng)數(shù)據(jù)點曲率大于某個范圍即設(shè)置成拐點；

將眾多的切片數(shù)據(jù)按照著坐標(biāo)軸排列起來，形成數(shù)據(jù)高度數(shù)據(jù)，高度數(shù)據(jù)就是切片曲線上高度值，矩陣形高程數(shù)據(jù)可以表示成2d灰度偽彩圖，其中，圖像上灰度計算公式如式(2)所示，由此，將模型的z軸數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成灰度值，為后續(xù)的匹配檢測更加方便；

pg(x,y)＝255*(z(x,y)-z1)/(z2-z1)(2)

步驟5)3d點云匹配步驟，在檢測前首先對結(jié)構(gòu)件實際測量3d點云和輸入標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行配準(zhǔn)，計算出實際測量結(jié)構(gòu)件相對于標(biāo)準(zhǔn)模型和位移和旋轉(zhuǎn)角度，其中，模型配準(zhǔn)算法是迭代最近鄰icp算法，其中，icp算法的判斷規(guī)則是：

產(chǎn)品測量高度圖生成后，將高度圖轉(zhuǎn)換成灰度偽彩圖；

步驟6)實際產(chǎn)品高度圖和參考模型高度圖生成后，將兩者進(jìn)行配準(zhǔn)處理，配準(zhǔn)的方法使用2d輪廓定位的方法；

步驟7)產(chǎn)品配準(zhǔn)操作后，對模型和實際產(chǎn)品測量高度數(shù)據(jù)的距離差進(jìn)行計算，實際手機(jī)結(jié)構(gòu)件測量的數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，對于比較方法采用最小二乘法和歐式距離的計算方法，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)點類型采用不同的匹配度計算方法；

步驟8)測量過程的反饋控制和數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控；

其中，包括：將激光圖像采集和激光控制融合在一起，系統(tǒng)測量前首先標(biāo)定樣品圖像的統(tǒng)計量，記錄標(biāo)準(zhǔn)樣品的圖像亮度均值、激光線寬，在測量過程中每次測量完成后，檢測激光圖像的線寬、均值是否滿足要求，如果滿足要求則輸出測量結(jié)果，否則通知用戶重新測量或者多輸出結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理后再輸出結(jié)果。通過這種方式保證輸出結(jié)果的測量精度。

優(yōu)選的是，在以上測試方法之前，還包括：

將手機(jī)結(jié)構(gòu)件(4)放置到測試平臺上，【準(zhǔn)確的放置關(guān)系和部件名稱，請參照附圖1】并使用藍(lán)色波長405nm的半導(dǎo)體線結(jié)構(gòu)光激光器發(fā)出的激光線光源(1)照射手機(jī)結(jié)構(gòu)件，其中，對稱設(shè)置的第一cmos攝像模組(2)和第二cmos攝像模組(3)采集激光線圖像，獲取上表面3d點云數(shù)據(jù)，其中，攝像頭光軸和激光線光平面夾角選擇了45度，其中，成像公示如下：

其中，

優(yōu)選的是，步驟3)具體包括：

測量前導(dǎo)入3d模型cad數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行歸一化；

或者，使用標(biāo)準(zhǔn)樣本采樣獲得3d點云數(shù)據(jù)，然后重采樣、濾波后生成標(biāo)準(zhǔn)三維點云。

優(yōu)選的是，步驟3)具體包括：

使用標(biāo)準(zhǔn)樣品實際測量的3d輪廓尺寸數(shù)據(jù)濾波處理后作為標(biāo)準(zhǔn)模板。

優(yōu)選的是，步驟6)具體包括：

a)在參考模型圖中，人工通過軟件界面選取顯著性定位點特征，例如圓孔、方孔、直角邊等，計算定位特征的幾何量特征，包括：長度、高度、寬度、面積、輪廓線法向量和分割值特征,將輪廓的幾何特征作為模板參數(shù)進(jìn)行保存；

b)使用參考模型的分割值對產(chǎn)品高度圖進(jìn)行二值分割，使用blob算法進(jìn)行斑點檢測，檢測到的斑點特征和參考模型圖定位點特征進(jìn)行比較，找出最相似的斑點作為產(chǎn)品的位置特征點，比較產(chǎn)品位置特征點和參考模型圖定位點位移關(guān)系，從而實現(xiàn)實際產(chǎn)品和參考模型配準(zhǔn)。

優(yōu)選的是，步驟7)具體包括：

對于ptn＝1平坦平面類型數(shù)據(jù)點，先對參考點集擬合平面模型，使用最小二乘法計算，然后計算實際采樣點到平面或者平面方程的距離，計算超出判斷不同嚴(yán)重級別誤差閾值距離的點的數(shù)目、位置，最后使用本專利定義決策樹分類器輸出最終結(jié)果；

對于ptn＝2轉(zhuǎn)折處測量點，使用最小二乘法擬合出拐點的圓弧曲面模型，然后計算出實際曲面模型和參考點集的曲面模型的半徑之間的距離dis，將dis值作為判斷的依據(jù)；

其中，在計算參數(shù)化模型過程中為了避免干擾，使用迭代算法過濾掉一定比例的雜亂數(shù)據(jù)點；其中，過濾比例從10％到60％。

本發(fā)明使用激光輪廓掃描技術(shù)測量手機(jī)結(jié)構(gòu)件深度尺寸進(jìn)行檢測，真實客觀地測量結(jié)構(gòu)件權(quán)限體現(xiàn)的物理量，檢測數(shù)據(jù)精度高，誤報和漏報概率低，能實現(xiàn)0誤報率。在更換檢測型號時候不用進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，系統(tǒng)柔性化程度高，可實現(xiàn)快速換型。檢測結(jié)果和光斑的位置有關(guān)，和光斑的強(qiáng)度無關(guān)，當(dāng)激光光源亮度發(fā)生變化時，激光線中心變動遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于激光線寬的變化，因此檢測結(jié)果的一致性好。

本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。

附圖說明

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述，以使得本發(fā)明的上述優(yōu)點更加明確。其中，

圖1是本發(fā)明高精度激光3d輪廓手機(jī)結(jié)構(gòu)件檢測方法的示意圖；

圖2是本發(fā)明高精度激光3d輪廓手機(jī)結(jié)構(gòu)件檢測方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明高精度激光3d輪廓手機(jī)結(jié)構(gòu)件檢測方法的原理圖。

具體實施方式

以下將結(jié)合附圖及實施例來詳細(xì)說明本發(fā)明的實施方式，借此對本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達(dá)成技術(shù)效果的實現(xiàn)過程能充分理解并據(jù)以實施。需要說明的是，只要不構(gòu)成沖突，本發(fā)明中的各個實施例以及各實施例中的各個特征可以相互結(jié)合，所形成的技術(shù)方案均在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

另外，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機(jī)可執(zhí)行指令的計算機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

其中，本發(fā)明測手機(jī)結(jié)構(gòu)件方法過程如下：

1、放置手機(jī)結(jié)構(gòu)件到測試平臺上，使用藍(lán)色波長405nm的半導(dǎo)體線結(jié)構(gòu)光激光器照射手機(jī)結(jié)構(gòu)件，雙cmos攝像頭采集激光線圖像，獲取上表面3d點云數(shù)據(jù)，為了達(dá)到最高測量精度，攝像頭光軸和激光線光平面夾角選擇了45度。根據(jù)公式(1)，增大激光器光平面和攝像頭光軸之間的夾角可以提高測量精度，但受限于結(jié)構(gòu)尺寸，故在針對手機(jī)結(jié)構(gòu)測量方法中使用45度的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)角度。成像結(jié)構(gòu)如圖1所示。

其中，

圖1說明如下:1、激光線光源；2、cmos攝像模組a；3、cmos攝像模組b；4、測試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)件；5、測試樣品。

2、使用激光測量儀預(yù)先掃描一下樣品，設(shè)定樣品的掃描參數(shù)，包括激光功率，圖像曝光時間，采集范圍。采集樣品的激光掃描圖像樣本。

3、手機(jī)結(jié)構(gòu)件正常檢測運行過程如下，放置手機(jī)結(jié)構(gòu)件到移動工作臺上，固定激光測量頭在正上方，伺服電機(jī)帶動工作臺托板移動，完成檢測，系統(tǒng)在2秒內(nèi)完成表面輪廓檢測。采樣次數(shù)st＝pl/sstep，pl是產(chǎn)品測量長度，sstep是采樣步長。系統(tǒng)可以根據(jù)產(chǎn)品不同大小和結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度設(shè)置采樣步長。

4、輪廓比較需要建立標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型，標(biāo)準(zhǔn)模型建立方法之一是測量前導(dǎo)入3d模型cad數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行歸一化；另外一種方式是使用標(biāo)準(zhǔn)樣本采樣獲得3d點云數(shù)據(jù)，然后重采樣、濾波后生成標(biāo)準(zhǔn)三維點云。標(biāo)準(zhǔn)模型建立方法之二是使用標(biāo)準(zhǔn)樣品實際測量的3d輪廓尺寸數(shù)據(jù)濾波處理后作為標(biāo)準(zhǔn)模板。

5、測量前導(dǎo)入3d模型cad數(shù)據(jù)采用主流3dcad設(shè)計軟件支持的格式stl格式，數(shù)據(jù)由幾千到上萬個三角面片組成，為了實現(xiàn)輪廓快速比對和測量，本發(fā)明專利采用計算幾何的方法，沿著和掃描方向垂直的路徑截取3d模型的切片圖，在結(jié)構(gòu)件3d數(shù)據(jù)的每個空間三角形和切片平面形成相交線，計算相交線和空間三角形的每條邊的交點，判斷交點是否在三角形的端點構(gòu)成的線段之間，如果在2條線端之間記錄交點坐標(biāo)作為切片采樣點。切片采樣點記錄完成后，對切片采樣點進(jìn)行排序，形成斷面輪廓數(shù)據(jù)。直接使用斷面輪廓數(shù)據(jù)測量會產(chǎn)生較多的誤判，并且數(shù)據(jù)量也較大，因此在輪廓數(shù)據(jù)集合中檢測關(guān)鍵點，切面輪廓線用關(guān)鍵點的序列表示。對于每種型號的結(jié)構(gòu)件，根據(jù)固定步長創(chuàng)建多組切面數(shù)據(jù)，在本發(fā)明中使用了0.025mm、0.05、0.075mm,0.1mm,0.2mm五種步長創(chuàng)建切面模型數(shù)據(jù)。每個切面數(shù)據(jù)使用(x1，pt1),(x2，pt2),(x3，pt3),(x4，pt4),...,(xn，ptn)序列關(guān)鍵點組成。ptn代表數(shù)據(jù)點類型,在檢測過程中平坦數(shù)據(jù)點和曲率大的數(shù)據(jù)點判斷的標(biāo)準(zhǔn)采用不同的加權(quán)因子，我們使用ptn＝1表示數(shù)據(jù)點類型是平坦點，ptn＝2表示數(shù)據(jù)點是拐點，當(dāng)數(shù)據(jù)點曲率大于某個范圍即設(shè)置成拐點。將眾多的切片數(shù)據(jù)按照著坐標(biāo)軸排列起來，形成數(shù)據(jù)高度數(shù)據(jù)，高度數(shù)據(jù)就是切片曲線上高度值，矩陣形高程數(shù)據(jù)可以表示成2d灰度偽彩圖。圖像上灰度計算公式如式(2)所示，這樣就把模型的z軸數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成灰度值，為后續(xù)的匹配檢測更加方便。

pg(x,y)＝255*(z(x,y)-z1)/(z2-z1)(2)

6、3d點云匹配，在檢測前首先對結(jié)構(gòu)件實際測量3d點云和輸入標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行配準(zhǔn)，計算出實際測量結(jié)構(gòu)件相對于標(biāo)準(zhǔn)模型和位移和旋轉(zhuǎn)角度。目前常用的模型配準(zhǔn)算法是迭代最近鄰icp算法。icp算法的判斷規(guī)則是：

icp算法主要用于自由曲面三維拼接領(lǐng)域，在規(guī)則結(jié)構(gòu)檢測領(lǐng)域匹配的精度和效率不高。實際上手機(jī)結(jié)構(gòu)件點云可以在一個基準(zhǔn)平面用數(shù)字高度表示，因此我們使用高度圖來表示手機(jī)結(jié)構(gòu)件測量結(jié)果。由于測試過程可能會略微有些傾斜，因此在高度圖生成之前使用icp算法進(jìn)行傾斜角度糾正，角度搜索范圍限制在+/-n度之內(nèi)，n值使用軟件設(shè)置，隨著搜索范圍的減小，計算量大大降低。

產(chǎn)品測量高度圖生成后，將高度圖轉(zhuǎn)換成灰度偽彩圖，圖像中淺色代表凸出的結(jié)構(gòu)特征，深色代表凹進(jìn)去結(jié)構(gòu)特征。本專利按照灰度圖像的處理方法處理灰度偽彩圖，使用2d圖像檢測方法進(jìn)行后處理。

7、實際產(chǎn)品高度圖和參考模型高度圖生成后，將兩者進(jìn)行配準(zhǔn)處理，配準(zhǔn)的方法使用2d輪廓定位的方法，這種方法速度很快，幾十毫秒即可完成定位計算。配準(zhǔn)過程如下：

a)在參考模型圖中，人工通過軟件界面選取顯著性定位點特征，例如圓孔、方孔、直角邊等，計算定位特征的幾何量特征(長度、高度、寬度、面積、輪廓線法向量)和分割值特征,將輪廓的幾何特征作為模板參數(shù)進(jìn)行保存；

b)使用參考模型的分割值對產(chǎn)品高度圖進(jìn)行二值分割，使用blob算法進(jìn)行斑點檢測，檢測到的斑點特征和參考模型圖定位點特征進(jìn)行比較，找出最相似的斑點作為產(chǎn)品的位置特征點，比較產(chǎn)品位置特征點和參考模型圖定位點位移關(guān)系，從而實現(xiàn)實際產(chǎn)品和參考模型配準(zhǔn)。

8、產(chǎn)品配準(zhǔn)操作后，需要對模型和實際產(chǎn)品測量高度數(shù)據(jù)的距離差進(jìn)行計算，實際手機(jī)結(jié)構(gòu)件測量的數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，對于比較方法采用最小二乘法和歐式距離的計算方法。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)點類型采用不同的匹配度計算方法。對于ptn＝1平坦平面類型數(shù)據(jù)點，先對參考點集擬合平面模型，使用最小二乘法計算，然后計算實際采樣點到平面或者平面方程的距離，計算超出判斷不同嚴(yán)重級別誤差閾值距離的點的數(shù)目、位置，最后使用本專利定義決策樹分類器輸出最終結(jié)果。對于ptn＝2轉(zhuǎn)折處測量點，使用最小二乘法擬合出拐點的圓弧曲面模型，然后計算出實際曲面模型和參考點集的曲面模型的半徑之間的距離dis，將dis值作為判斷的依據(jù)。在計算參數(shù)化模型過程中為了避免干擾，必須使用迭代算法過濾掉一定比例的雜亂數(shù)據(jù)點，本專利使用的過濾比例從10％到60％,根據(jù)不同產(chǎn)品類型系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整。

9、測量過程的反饋控制和數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控。在結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)中光源的穩(wěn)定性十分重要。本專利將激光圖像采集和激光控制融合在一起，系統(tǒng)測量前首先標(biāo)定樣品圖像的統(tǒng)計量，記錄標(biāo)準(zhǔn)樣品的圖像亮度均值、激光線寬，在測量過程中每次測量完成后，檢測激光圖像的線寬、均值是否滿足要求，如果滿足要求則輸出測量結(jié)果，否則通知用戶重新測量或者多輸出結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理后再輸出結(jié)果。通過這種方式保證輸出結(jié)果的測量精度。激光器的控制通過制作的一塊激光控制板完成，控制信號采用0-3v范圍的電壓信號。

使用激光輪廓掃描技術(shù)測量手機(jī)結(jié)構(gòu)件深度尺寸進(jìn)行檢測，真實客觀地測量結(jié)構(gòu)件權(quán)限體現(xiàn)的物理量，檢測數(shù)據(jù)精度高，誤報和漏報概率低，能實現(xiàn)0誤報率。在更換檢測型號時候不用進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，系統(tǒng)柔性化程度高，可實現(xiàn)快速換型。檢測結(jié)果和光斑的位置有關(guān)，和光斑的強(qiáng)度無關(guān)，當(dāng)激光光源亮度發(fā)生變化時，激光線中心變動遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于激光線寬的變化，因此檢測結(jié)果的一致性好。將理論模型的3d點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字高程數(shù)據(jù)，并以2d灰度圖像表示。這樣可以用2d圖像算法來處理3d數(shù)據(jù)。

其中，本案需要保護(hù)的要點，概括如下：

1、創(chuàng)新性提出了激光光平面和雙目cmos傳感器大角度成像結(jié)構(gòu)用于精密結(jié)構(gòu)件檢測，設(shè)計的角度為45度，通過這種方式實現(xiàn)手機(jī)結(jié)構(gòu)件測量精度優(yōu)化。

2、為適應(yīng)不同材質(zhì)手機(jī)結(jié)構(gòu)件測量，在測量過程中激光光強(qiáng)進(jìn)行監(jiān)控，根據(jù)圖像檢測到線寬和光斑散射程度自動調(diào)整激光能量，實現(xiàn)高穩(wěn)定測量過程。

3、將3d輪廓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成2d灰度圖或者偽彩色圖，使用2d視覺blob定位算法和灰度比較算法實現(xiàn)輪廓數(shù)據(jù)的快速配準(zhǔn)，快速檢測。

4、檢測模板stl數(shù)據(jù)處理方法，將模板3d點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換歸一化的2d圖像。

5、實際測量點云數(shù)據(jù)用矩陣化數(shù)字高度數(shù)據(jù)表示，轉(zhuǎn)化成測量深度圖像，調(diào)用2d輪廓檢測算法進(jìn)行定位，定位后的數(shù)據(jù)和模型高度數(shù)據(jù)進(jìn)行相減運算，相減后殘差圖像設(shè)置一個閾值進(jìn)行分割，使用blob檢測統(tǒng)計分割圖有效缺陷的面積，長度，寬度特征。

6、參考模型和實際產(chǎn)品距離比較采用了不同的方法，平坦表面使用平面線性模型進(jìn)行比較，轉(zhuǎn)折處使用了圓弧模型進(jìn)行比較。

7、設(shè)計了樹形分類器用于缺陷判斷，首先使用弱分類器區(qū)分顯著性缺陷和明顯好的產(chǎn)品，然后對疑似缺陷結(jié)合缺陷特征分布進(jìn)行進(jìn)一步區(qū)分，直到誤檢率和漏檢率滿足客戶要求。

需要說明的是，對于上述方法實施例而言，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本申請并不受所描述的動作順序的限制，因為依據(jù)本申請，某些步驟可以采用其他順序或者同時進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說明書中所描述的實施例均屬于優(yōu)選實施例，所涉及的動作和模塊并不一定是本申請所必須的。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本申請的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。

而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機(jī)可用程序代碼的計算機(jī)可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。

最后應(yīng)說明的是：以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，盡管參照前述實施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。