本發(fā)明涉及透明基片表面缺陷的檢測與識別技術(shù)領域，具體涉及一種快速大面積透明基片雙面表面缺陷的視覺檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

大面積透明基片廣泛應用于光學、光通信、激光技術(shù)、光學成像與檢測等領域，在平面顯示屏、微型攝像頭、生物醫(yī)學儀器、先進激光系統(tǒng)中起著重要作用。如平面顯示屏領域中大面積透明基片的質(zhì)量控制是平面顯示的關鍵技術(shù)；類似光電產(chǎn)品中每一個都須配備一片基片，國內(nèi)、國際市場對基片的需求巨大，國內(nèi)的年需求量就有1，000,000,000片。

對基片的檢測包括光譜檢測及表面缺陷檢測，其中表面缺陷目前普遍采用人工逐片檢測的方法，在強光照射下通過顯微鏡觀察作出判斷，勞動強度大，誤檢漏檢率高，也無法實現(xiàn)在線檢測。視覺檢測通過攝像機拍攝被測物圖像，利用圖像處理等技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對基片表面缺陷的在線智能檢測，不僅保證每片基片的檢測精度，還用于統(tǒng)計各類缺陷出現(xiàn)的概率，進行質(zhì)量控制。

目前產(chǎn)品缺陷的自動檢測對象多為鋼板、焊縫等，主要步驟包括圖像采集與缺陷檢測、缺陷特征參數(shù)選擇、缺陷識別與分類。其中特征參數(shù)選擇即選取一組對各類缺陷區(qū)分能力最強的參數(shù)作為特征參數(shù)；缺陷識別與分類即根據(jù)某個缺陷的特征參數(shù)取值判斷其類別，通常由分類器完成。分類器判定的缺陷類別越多，所須特征參數(shù)的數(shù)量隨之增多，分類器結(jié)構(gòu)及分類算法越復雜，誤判率升高。以BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器為例，該網(wǎng)絡分為輸入層、隱含層、輸出層，其中輸入層的神經(jīng)元數(shù)量n等于特征參數(shù)個數(shù)；輸出層神經(jīng)元數(shù)量m與缺陷類別個數(shù)有關，類別較少時等于類別個數(shù)；隱含層的神經(jīng)元數(shù)量n1與n、m之間的經(jīng)驗關系滿足[劉懷廣. 浮法玻璃缺陷在線識別算法的研究及系統(tǒng)實現(xiàn). 華中科技大學博士. 2011.]?？梢娙毕蓊悇e越多BP神經(jīng)網(wǎng)絡各層神經(jīng)元越多，而神經(jīng)元數(shù)量決定了BP網(wǎng)絡的復雜度。因此同等條件下二分類器(識別兩個類別)的性能優(yōu)于多分類器(識別兩個以上類別)，應優(yōu)先選用二分類器[汪云云. 結(jié)合先驗知識的分類器設計研究. 南京航空航天大學博士. 2011.]。

基片表面缺陷檢測對象包括外形尺寸、斜切缺陷、干涉色不均缺陷、崩缺陷、劃傷缺陷、點缺陷、斑印缺陷。若基片的各類缺陷統(tǒng)一采用一個分類器進行識別，必然導致算法復雜、分類耗時長，難以保證分類正確率。分析基片的各類缺陷，發(fā)現(xiàn)它們具有如下特點：斜切缺陷導致外形尺寸不合格；膜色不均缺陷導致基片各區(qū)域內(nèi)的顏色存在明顯差別；崩缺陷與劃傷缺陷的共同點是缺陷區(qū)域狹長，不同點是崩缺陷出現(xiàn)在基片外邊緣處、劃傷缺陷出現(xiàn)在基片中間區(qū)域；點缺陷與斑印缺陷的共同點是缺陷區(qū)域為矩形，不同點是點缺陷覆蓋面積小、斑印缺陷覆蓋面積大。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是為解決上述不足，提供一種快速大面積透明基片雙面表面缺陷的視覺檢測方法及裝置。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

一種快速大面積透明基片雙表面缺陷視覺檢測方法，具體方法如下：

A對一種大面積透明基片按照檢測精度和鏡頭范圍分成n塊區(qū)域；

B按區(qū)域配置2n套雙面視覺檢測裝置，按照每個定位點的位置定位安裝視覺檢測裝置；

C拍攝基片圖像，對基片圖像進行機器視覺檢測，再拼合成大面積透明基片整體圖像；

D提取基片外緣邊緣，檢測基片外形尺寸及定位；

E判斷多塊目標區(qū)域的表面缺陷數(shù)量平均值之間的標準偏差值是否小于標準偏差閾值，如果是，執(zhí)行步驟F，否則判定為基片缺陷；

F判斷圖像中表面缺陷尺寸大小是否超過標準值，如果是，則判定為基片缺陷；如果否，則執(zhí)行步驟G；

G提取缺陷區(qū)域數(shù)量加權(quán)值，計算區(qū)域及整體數(shù)量特征值，并將所述特征值分類計算參數(shù)值。

步驟D中提取基片基片外緣邊緣為提取兩個面的外緣邊緣，所述基片外緣邊緣包圍尺寸無關表面缺陷邊緣，根據(jù)邊緣位置從所述邊緣圖像中提取基片定位參數(shù)；所述步驟D還包括判斷基片外形尺寸是否滿足公差要求，如果是，執(zhí)行上述步驟E；否則判定為尺寸缺陷。

步驟E具體步驟如下：提取每個尺寸表面缺陷邊緣的外接矩形，形成缺陷ROI，計算缺陷ROI的Curve-Rectangle特征值；將缺陷ROI的Curve-Rectangle特征值輸入Curve-Rectangle分類器，判定尺寸表面缺陷的類型；將所述Curve-Rectangle分類器判定的不同類型尺寸無關表面缺陷的特征值分別輸入不同的分類器；判定尺寸表面缺陷在類型組中的具體類型：提取各類型缺陷的數(shù)量參數(shù)。

將缺陷ROI的Curve-Rectangle特征值輸入Curve-Rectangle分類器，判定的尺寸無關表面的缺陷類型包括劃傷-崩類型和斑印-點類型。

將所述各類型缺陷的數(shù)量特征值輸入上位機，根據(jù)圖像中表面缺陷尺寸大小是否超過標準值，如果是，則判定為基片缺陷；如果否，則執(zhí)行步驟G。

將所述各類型缺陷的區(qū)域數(shù)量特征值輸入上位機，加權(quán)計算數(shù)量值，計算區(qū)域及整體數(shù)量特征值，并將所述特征值分類計算參數(shù)值，最終輸出基片表面缺陷檢測結(jié)果。

一種快速大面積透明基片雙表面缺陷視覺檢測裝置，包括雙面視覺檢測平臺、視覺檢測設備以及上位機，所述雙面視覺檢測平臺上設有視覺檢測設備，所述視覺檢測設備通過信號線與所述上位機連接，所述視覺檢測設備為雙面檢測設備，包括PC控制系統(tǒng)、上下依次設置的上成像模組和下成像模組，所述上成像模組和下成像模組之間設有待檢測的大面積透明基片，所述下成像模組設有一連接器，所述連接器與所述PC控制系統(tǒng)通過信號線連接，所述上成像模組通過信號線與所述PC控制系統(tǒng)連接。

另外，所述上成像模組與所述下成像模組之間設有調(diào)節(jié)器。

優(yōu)選地，所述雙面視覺檢測平臺設置有多個定位點，每個定位點設有一個視覺檢測設備，所述視覺檢測設備呈流水線方向排布。

本發(fā)明具有如下有益的效果：

本發(fā)明從基片表面缺陷檢測對象中依次分離外形尺寸等部分檢測任務，每次針對一項任務進行檢測；通過本發(fā)明能快速、有效地實現(xiàn)基片表面缺陷的智能檢測與識別。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的檢測方法流程圖；

圖2為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)圖；

圖3為本發(fā)明的雙面成像檢測設備的結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步的說明：

如圖1所示，一種快速大面積透明基片雙表面缺陷視覺檢測方法，具體方法如下：

A對一種大面積透明基片按照檢測精度和鏡頭范圍分成n塊區(qū)域；

B按區(qū)域配置2n套雙面視覺檢測裝置，按照每個定位點的位置定位安裝視覺檢測裝置；

C拍攝基片圖像，對基片圖像進行機器視覺檢測，再拼合成大面積透明基片整體圖像；

D提取基片外緣邊緣，檢測基片外形尺寸及定位；

E判斷多塊目標區(qū)域的表面缺陷數(shù)量平均值之間的標準偏差值是否小于標準偏差閾值，如果是，執(zhí)行步驟F，否則判定為基片缺陷；

F判斷圖像中表面缺陷尺寸大小是否超過標準值，如果是，則判定為基片缺陷；如果否，則執(zhí)行步驟G；

G提取缺陷區(qū)域數(shù)量加權(quán)值，計算區(qū)域及整體數(shù)量特征值，并將所述特征值分類計算參數(shù)值。

步驟D中提取基片基片外緣邊緣為提取兩個面的外緣邊緣，所述基片外緣邊緣包圍尺寸無關表面缺陷邊緣，根據(jù)邊緣位置從所述邊緣圖像中提取基片定位參數(shù)；所述步驟D還包括判斷基片外形尺寸是否滿足公差要求，如果是，執(zhí)行上述步驟E；否則判定為尺寸缺陷。

步驟E具體步驟如下：提取每個尺寸表面缺陷邊緣的外接矩形，形成缺陷ROI，計算缺陷ROI的Curve-Rectangle特征值；將缺陷ROI的Curve-Rectangle特征值輸入Curve-Rectangle分類器，判定尺寸表面缺陷的類型；將所述Curve-Rectangle分類器判定的不同類型尺寸無關表面缺陷的特征值分別輸入不同的分類器；判定尺寸表面缺陷在類型組中的具體類型：提取各類型缺陷的數(shù)量參數(shù)。

將缺陷ROI的Curve-Rectangle特征值輸入Curve-Rectangle分類器，判定的尺寸無關表面的缺陷類型包括劃傷-崩類型和斑印-點類型。

將所述各類型缺陷的數(shù)量特征值輸入上位機，根據(jù)圖像中表面缺陷尺寸大小是否超過標準值，如果是，則判定為基片缺陷；如果否，則執(zhí)行步驟G。

將所述各類型缺陷的區(qū)域數(shù)量特征值輸入上位機，加權(quán)計算數(shù)量值，計算區(qū)域及整體數(shù)量特征值，并將所述特征值分類計算參數(shù)值，最終輸出基片表面缺陷檢測結(jié)果。

參照圖2~3，一種快速大面積透明基片雙表面缺陷視覺檢測裝置，包括雙面視覺檢測平臺1、視覺檢測設備2以及上位機3，雙面視覺檢測平臺1上設有視覺檢測設備2，視覺檢測設備2通過信號線與上位機3連接，雙面視覺檢測平臺設置有多個定位點20，每個定位點設有一個視覺檢測設備，且這些視覺檢測設備呈流水線方向排布。

其中，視覺檢測設備2為雙面檢測設備，包括PC控制系統(tǒng)21、上下依次設置的上成像模組22和下成像模組23，上成像模組22和下成像模組23之間設有待檢測的大面積透明基片4，下成像模組23設有一連接器24，連接器24與PC控制系統(tǒng)21通過信號線連接，上成像模組22通過信號線與PC控制系統(tǒng)21連接。其中上成像模組用于獲取正面檢測的成像信息，下成像模組23用于獲取背面檢測的成像信息，另外，上成像模組22與下成像模組23之間設有調(diào)節(jié)器25，該調(diào)節(jié)器25用于調(diào)節(jié)上成像模組22、下成像模組23與待檢測的大面積透明基片4之間的距離，從而可以讓其成像更為清晰。

雖然本發(fā)明所揭露的實施方式如上，但所述的內(nèi)容只是為了便于理解本發(fā)明而采用的實施方式，并非用以限定本發(fā)明。任何本發(fā)明所屬技術(shù)領域內(nèi)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明所揭露的精神和范圍的前提下，可以在實施的形式上及細節(jié)上作任何的修改與變化，但本發(fā)明的專利保護范圍，仍須以所附的權(quán)利要求書所界定的范圍為準。