一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法及系统，方法包括分别获取标准的液晶片和待检测液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，并将两者图像通过投影算法进行配准，最后将两者图像作差，得出两者图像的不同区域，从而对其进行检测判断。系统包括标准图像获取单元、标准图像二值化单元、待检测图像获取单元、待检测图像二值化单元、图像配准单元和检测判断单元。本发明专利技术通过对待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像进行像素点的对比从而检测液晶片的质量，有效提高液晶片检测过程中的检测效率，降低漏检误检率并降低人工成本，提高生产节拍。本发明专利技术可广泛应用于液晶片检测中。

Liquid crystal slice intelligent detection method and system based on machine vision

The invention discloses a liquid crystal intelligent detection method and system based on machine vision method, including liquid crystal was used to obtain standard to image to be detected and LCD device is not under clamping state and the clamping state image in the clip, and both the image registration through projection algorithm, the image the difference between the two different regions of the image, which were detected to judge the. The system includes standard image acquisition unit, standard image two value unit, detection image acquisition unit, detection image two value unit, image registration unit and detection judgment unit. The present invention by treatment of the detection of liquid crystal binarization image and the standard value of two LCD contrast template image pixels to detect the quality of liquid crystal, effectively improve the detection efficiency of the liquid crystal film in the process of detection, the false detection rate and reduce false negative and reduce labor costs, improve production. The invention can be widely used in liquid crystal chip detection.

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法及系统
本专利技术涉及液晶片检测
，尤其涉及一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法及系统。
技术介绍
机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。液晶片智能检测技术现代亟需的一种检测技术，在传统的检测方法中，液晶片的质量检测主要依赖工人人眼检测，但是由于工人自身的主观性和视觉疲劳性，就使得这种检测方法存在着检测标准受个人主观因素影响，漏检误检率高，人工成本高等缺点。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种能提高检测效率，且能降低漏检误检率的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法及系统。本专利技术所采取的技术方案是：一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法，包括以下步骤：获取标准液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，得到标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像；对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行处理，得到标准液晶片二值化模板图像；获取待检测液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，得到待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像；对待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像进行处理，得到待检测液晶片二值化图像；将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像通过投影算法进行配准；将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出两者图像的不同，并对其进行检测判断。作为所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法的进一步改进，所述的对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行处理，得到标准液晶片二值化模板图像，这一步骤具体包括：对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行高斯滤波；对高斯滤波处理后得到的两个图像通过区域化自动阈值分割算法进行二值化处理，得到标准液晶片未夹紧二值化图像和标准液晶片夹紧二值化图像；将标准液晶片未夹紧二值化图像和标准液晶片夹紧二值化图像作差，得到标准液晶片二值化模板图像。作为所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法的进一步改进，所述的对待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像进行处理，得到待检测液晶片二值化图像，这一步骤具体包括：对待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像进行高斯滤波；对高斯滤波处理后得到的两个图像通过区域化自动阈值分割算法进行二值化处理，得到待检测液晶片未夹紧二值化图像和待检测液晶片夹紧二值化图像；将待检测液晶片未夹紧二值化图像和待检测液晶片夹紧二值化图像作差，得到待检测液晶片二值化图像。作为所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法的进一步改进，所述的将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像通过投影算法进行配准，这一步骤具体包括：对待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像分别建立高斯金字塔，得到待检测液晶片多层金字塔图像和标准液晶片多层金字塔图像；对待检测液晶片多层金字塔图像和标准液晶片多层金字塔图像通过投影算法从上到下逐层进行配准。作为所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法的进一步改进，所述的将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出两者图像的不同，并对其进行检测判断，这一步骤具体包括：将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出差异点数量，并进行显示；判断差异点数量是否大于预设的检测阈值，若是，则表示当前的待检测液晶片不合格；反之，则表示待检测液晶片合格。作为所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法的进一步改进，所述的区域化自动阈值分割算法中最佳阈值的计算公式为：其中，t表示分割的阈值，w0为背景比例，u0为背景均值，w1为前景比例，u1为前景均值，u为整幅图像的均值，当以上表达式值最大的t，即为分割图像的最佳阈值。本专利技术所采用的另一技术方案是：一种基于机器视觉的液晶片智能检测系统，包括：标准图像获取单元，用于获取标准液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，得到标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像；标准图像二值化单元，用于对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行处理，得到标准液晶片二值化模板图像；待检测图像获取单元，用于获取待检测液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，得到待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像；待检测图像二值化单元，用于对待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像进行处理，得到待检测液晶片二值化图像；图像配准单元，用于将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像通过投影算法进行配准；检测判断单元，用于将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出两者图像的不同，并对其进行检测判断。作为所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测系统的进一步改进，所述的标准图像二值化单元包括：滤波单元，用于对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行高斯滤波；自动阈值单元，用于对高斯滤波处理后得到的两个图像通过区域化自动阈值分割算法进行二值化处理，得到标准液晶片未夹紧二值化图像和标准液晶片夹紧二值化图像；作差单元，用于将标准液晶片未夹紧二值化图像和标准液晶片夹紧二值化图像作差，得到标准液晶片二值化模板图像。作为所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测系统的进一步改进，所述的图像配准单元包括：金字塔建立单元，用于对待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像分别建立高斯金字塔，得到待检测液晶片多层金字塔图像和标准液晶片多层金字塔图像；投影配准单元，用于对待检测液晶片多层金字塔图像和标准液晶片多层金字塔图像通过投影算法从上到下逐层进行配准。作为所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测系统的进一步改进，所述的检测判断单元包括：差异点计算单元，用于将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出差异点数量，并进行显示；差异判断单元，用于判断差异点数量是否大于预设的检测阈值，若是，则表示当前的待检测液晶片不合格；反之，则表示待检测液晶片合格。本专利技术的有益效果是：本专利技术一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法及系统通过对待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像进行像素点的对比从而检测液晶片的质量，有效提高液晶片检测过程中的检测效率，降低漏检误检率并降低人工成本，提高生产节拍。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步说明：图1是本专利技术一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法的步骤流程图；图2是本专利技术一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法中标准液晶片图像二值化的步骤流程图；图3是本专利技术一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法中待检测液晶片图像二值化本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取标准液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，得到标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像；对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行处理，得到标准液晶片二值化模板图像；获取待检测液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，得到待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像；对待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像进行处理，得到待检测液晶片二值化图像；将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像通过投影算法进行配准；将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出两者图像的不同，并对其进行检测判断。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取标准液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，得到标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像；对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行处理，得到标准液晶片二值化模板图像；获取待检测液晶片在夹持装置未夹紧状态下的图像和在夹紧状态下的图像，得到待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像；对待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像进行处理，得到待检测液晶片二值化图像；将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像通过投影算法进行配准；将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出两者图像的不同，并对其进行检测判断。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法，其特征在于：所述的对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行处理，得到标准液晶片二值化模板图像，这一步骤具体包括：对标准液晶片未夹紧图像和标准液晶片夹紧图像进行高斯滤波；对高斯滤波处理后得到的两个图像通过区域化自动阈值分割算法进行二值化处理，得到标准液晶片未夹紧二值化图像和标准液晶片夹紧二值化图像；将标准液晶片未夹紧二值化图像和标准液晶片夹紧二值化图像作差，得到标准液晶片二值化模板图像。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法，其特征在于：所述的对待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像进行处理，得到待检测液晶片二值化图像，这一步骤具体包括：对待检测液晶片未夹紧图像和待检测液晶片夹紧图像进行高斯滤波；对高斯滤波处理后得到的两个图像通过区域化自动阈值分割算法进行二值化处理，得到待检测液晶片未夹紧二值化图像和待检测液晶片夹紧二值化图像；将待检测液晶片未夹紧二值化图像和待检测液晶片夹紧二值化图像作差，得到待检测液晶片二值化图像。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法，其特征在于：所述的将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像通过投影算法进行配准，这一步骤具体包括：对待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像分别建立高斯金字塔，得到待检测液晶片多层金字塔图像和标准液晶片多层金字塔图像；对待检测液晶片多层金字塔图像和标准液晶片多层金字塔图像通过投影算法从上到下逐层进行配准。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的液晶片智能检测方法，其特征在于：所述的将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出两者图像的不同，并对其进行检测判断，这一步骤具体包括：将待检测液晶片二值化图像与标准液晶片二值化模板图像作差，得出差异点数量，并进...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳津，于少冲，
申请(专利权)人：深圳市智能机器人研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44