手机中框边缘外观缺陷检测方法、系统、存储介质及计算机设备技术方案

本发明专利技术提供了一种手机中框边缘外观缺陷检测方法，获取手机中框的待测图像；截取所述待测图像中预设ROI区域的中框边缘图像；对所述中框边缘图像进行二值化阈值处理，并提取出预设像素高度的目标图像；根据所述目标图像在垂直投影中的像素值统计信息，以筛查出边缘外观缺陷。本发明专利技术还提供了一种手机中框边缘外观缺陷检测系统、存储介质及计算机设备。借此，本发明专利技术能够精确检测手机中框的边缘外观缺陷，同时具有更低的检测成本和更高的检测效率。时具有更低的检测成本和更高的检测效率。时具有更低的检测成本和更高的检测效率。

【技术实现步骤摘要】
手机中框边缘外观缺陷检测方法、系统、存储介质及计算机设备


[0001]本专利技术涉及产品检测
，尤其涉及一种手机中框边缘外观缺陷检测方法、系统、存储介质及计算机设备。

技术介绍

[0002]手机中框是指手机屏幕和电池间的中板；在生产制造中，往往容易造成手机中框的边缘外观缺陷，其中边缘外观特指裸露在手机外部屏幕边侧，肉眼可见的宽度约1mm的中框边缘部分的外观。为此，需要在生产环节中对手机中框的边缘外观缺陷进行检测。
[0003]而现有技术提供的方案是通过采集良品图像和缺陷图像，制作数据集，并利用深度学习图像分割方法来检测。其缺点是：生产实践中，缺陷样本通常数据少，不利于构建深度学习数据集，少量样本图像训练的模型一般适应能力有限；并且，缺陷形状大小随机没有规律，如果人工定义划分缺陷种类，则容易导致分类覆盖不全；因此，由于本来缺陷样本图像不足，若同时遇到未被数据集覆盖的缺陷情况，则会造成漏检。再者，深度学习的图像分割方法，要求计算资源较高，且通常耗时1秒以上，会影响检测效率。
[0004]综上可知，现有的方法在实际使用上，存在着本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手机中框边缘外观缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：获取手机中框的待测图像；截取所述待测图像中预设ROI区域的中框边缘图像；对所述中框边缘图像进行二值化阈值处理，并提取出预设像素高度的目标图像；根据所述目标图像在垂直投影中的像素值统计信息，以筛查出边缘外观缺陷。2.根据权利要求1所述的手机中框边缘外观缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述中框边缘图像进行二值化阈值处理，并提取出预设像素高度的目标图像的步骤具体包括：对所述中框边缘图像进行二值化阈值处理，获得二值化图像；从所述二值化图像上截取出预设像素高度的目标图像；其中，所述预设像素高度基于手机中框检测的精度规范所确定。3.根据权利要求2所述的手机中框边缘外观缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述目标图像在垂直投影中的像素值统计信息，以筛查出边缘外观缺陷的步骤具体包括：对所述目标图像进行垂直投影，获得所述目标图像的各个像素值分布的垂直投影图；统计所述垂直投影图中连续投影高度为零的水平宽度；若连续投影高度为零的所述水平宽度超过预设的缺陷尺寸阈值，则确定对应位置为边缘外观缺陷。4.根据权利要求3所述的手机中框边缘外观缺陷检测方法，其特征在于，所述统计所述垂直投影图中连续投影高度为零的水平宽度的步骤具体包括：筛查出所述垂直投影图在水平轴方向上的零像素值投影区域，并分别统计各个所述零像素值投影区域连续的水平宽度。5.根据权利要求3所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：金浩阳，贾东风，程力行，袁振华，
申请(专利权)人：奇酷软件深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：