本发明专利技术属于电子纸表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法、系统、平台及存储介质。本发明专利技术通过方法实时获取电子纸图像；并对所述电子纸图像实时预处理；根据电子纸图像实时预处理状态，实时生成电子纸表面缺陷检测数据；以及与方法相应的系统、平台及存储介质；无需工人长时期操作，只需工人定时放入待检测电子纸、定时取出完成检测、分类的电子纸。同时采用了传统机器视觉技术与AI相结合的算法，实现对量化指标缺陷的精确检测，非量化指标缺陷高效识别。非量化指标缺陷高效识别。非量化指标缺陷高效识别。
【技术实现步骤摘要】
一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法及系统
[0001]本专利技术属于电子纸表面缺陷检测
，具体涉及一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法、系统、平台及存储介质。
技术介绍
[0002]现阶段，针对电子纸的表面缺陷检测系统尚未投入量产，大部分均处在研发状态。一方面，电子纸需要通电才可进行检测，而其FPC线的引脚多且密，难以自动对位，多采用人工手动上料，完成检测后，工人根据检测结果进行分类，此时人力成本并没有得到有效的降低；另一方面，其软件算法多数采用AI的方法，这种方法虽具有较高的可靠性，但对于量化的指标下的临界缺陷，容易出现误判的情况。
[0003]因此，针对以上现阶段，针对电子纸的表面缺陷检测系统尚未投入量产，大部分均处在研发状态。一方面，电子纸需要通电才可进行检测，而其FPC线的引脚多且密，难以自动对位，多采用人工手动上料，完成检测后，工人根据检测结果进行分类，此时人力成本并没有得到有效的降低；另一方面，其软件算法多数采用AI的方法，这种方法虽具有较高的可靠性，但对于量化的指标下的临界缺陷，容易出现误判的情况的技术问题缺陷，急需设计和开发一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法、系统、平台及存储介质。
技术实现思路
[0004]为克服上述现有技术存在的不足及困难，本专利技术之目的在于提供一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法、系统、平台及存储介质，无需工人长时期操作，只需工人定时放入待检测电子纸、定时取出完成检测、分类的电子纸。同时采用了传统机器视觉技术与AI相结合的算法，实现对量化指标缺陷的精确检测，非量化指标缺陷高效识别。
[0005]本专利技术的第一目的在于提供一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法；
[0006]本专利技术的第二目的在于提供一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测系统；
[0007]本专利技术的第三目的在于提供一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测平台；
[0008]本专利技术的第四目的在于提供一种计算机可读取存储介质；
[0009]本专利技术的第一目的是这样实现的：所述方法具体包括如下步骤：
[0010]实时获取电子纸图像；并对所述电子纸图像实时预处理；
[0011]根据电子纸图像实时预处理状态，实时生成电子纸表面缺陷检测数据。
[0012]进一步地，所述实时获取电子纸图像数据；并对所述电子纸图像数据实时预处理，还包括如下步骤：
[0013]实时分割处理所述获取电子纸图像；并对所述电子纸进行位姿矫正处理。
[0014]进一步地，所述实时分割处理所述获取电子纸图像，还包括如下步骤：
[0015]二值化处理获取到的原始电子纸图像，并生成整张图片的二值图片；
[0016]根据整张图片的二值图片，实时生成各个区域相对应的外接矩形；
[0017]根据外接矩形尺寸数据，结合尺寸预设值，实时生成电子纸同一张图片中的各张
电子纸区域。
[0018]进一步地，所述对所述电子纸进行位姿矫正处理，还包括如下步骤：
[0019]采用边缘提取算法获取电子纸分割并二值化处理后图像的图像边缘数据；
[0020]通过霍夫直线变换生成电子纸四条边的直线边界；
[0021]根据四条边界线的交叉点坐标和四个角点矫正后的坐标变换关系，实时生成四条边线矫正的透视变换矩阵；
[0022]根据所述透视变换矩阵，实时对原图片位姿矫正。
[0023]进一步地，所述根据电子纸图像实时预处理状态，实时生成电子纸表面缺陷检测数据，还包括如下步骤：
[0024]实时构建的检测算法，分别生成显著性缺陷检测数据和非显著性缺陷检测数据。
[0025]进一步地，所述实时构建的检测算法，分别生成显著性缺陷检测数据和非显著性缺陷检测数据，还包括如下步骤：
[0026]分别对显著性缺陷的浅色灰阶图片和深色灰阶图片进行融合处理；
[0027]通过深度学习的方法，对非显著性缺陷的图像进行缺陷检测。
[0028]本专利技术的第二目的是这样实现的：所述系统具体包括：
[0029]用于实时获取电子纸图像；并对所述电子纸图像实时预处理的图像采集预处理单元；以及用于根据电子纸图像实时预处理状态，实时生成电子纸表面缺陷检测数据的缺陷检测数据生成单元。
[0030]进一步地，所述图像采集预处理单元中，还设置有：
[0031]用于实时分割处理所述获取电子纸图像；并对所述电子纸进行位姿矫正处理的分割矫正模块；
[0032]用于二值化处理获取到的原始电子纸图像，并生成整张图片的二值图片的二值化处理模块；
[0033]用于根据整张图片的二值图片，实时生成各个区域相对应的外接矩形的第一生成模块；
[0034]用于根据外接矩形尺寸数据，结合尺寸预设值，实时生成电子纸同一张图片中的各张电子纸区域的第二生成模块；
[0035]用于采用边缘提取算法获取电子纸分割并二值化处理后图像的图像边缘数据的提取模块；
[0036]用于通过霍夫直线变换生成电子纸四条边的直线边界的第三生成模块；
[0037]用于根据四条边界线的交叉点坐标和四个角点矫正后的坐标变换关系，实时生成四条边线矫正的透视变换矩阵的第四生成模块；
[0038]用于根据所述透视变换矩阵，实时对原图片位姿矫正的位姿矫正模块；
[0039]所述缺陷检测数据生成单元中，还设置有：
[0040]用于实时构建的检测算法，分别生成显著性缺陷检测数据和非显著性缺陷检测数据的第五生成模块；
[0041]用于分别对显著性缺陷的浅色灰阶图片和深色灰阶图片进行融合处理的融合处理模块；
[0042]用于通过深度学习的方法，对非显著性缺陷的图像进行缺陷检测的缺陷检测检测
模块。
[0043]本专利技术的第三目的是这样实现的：包括：处理器、存储器以及基于电子纸表面缺陷高准确性的检测平台控制程序；
[0044]其中在所述的处理器执行所述的基于电子纸表面缺陷高准确性的检测平台控制程序，所述的基于电子纸表面缺陷高准确性的检测平台控制程序被存储在所述存储器中，所述的基于电子纸表面缺陷高准确性的检测平台控制程序，实现所述的基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法。
[0045]本专利技术的第四目的是这样实现的：所述计算机可读取存储介质存储有基于电子纸表面缺陷高准确性的检测平台控制程序，所述的基于电子纸表面缺陷高准确性的检测平台控制程序，实现所述的基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法。
[0046]本专利技术通过方法实时获取电子纸图像；并对所述电子纸图像实时预处理；根据电子纸图像实时预处理状态，实时生成电子纸表面缺陷检测数据；以及与方法相应的系统、平台及存储介质；无需工人长时期操作，只需工人定时放入待检测电子纸、定时取出完成检测、分类的电子纸。同时采用了传统机器视觉技术与AI相结合的算法，实现对量化指标缺陷的精确检测，非量化指标缺陷高效识别。
附图说明
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法，其特征在于所述方法具体包括如下步骤：实时获取电子纸图像；并对所述电子纸图像实时预处理；根据电子纸图像实时预处理状态，实时生成电子纸表面缺陷检测数据。2.根据权利要求1所述的一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法，其特征在于所述实时获取电子纸图像数据；并对所述电子纸图像数据实时预处理，还包括如下步骤：实时分割处理所述获取电子纸图像；并对所述电子纸进行位姿矫正处理。3.根据权利要求2所述的一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法，其特征在于所述实时分割处理所述获取电子纸图像，还包括如下步骤：二值化处理获取到的原始电子纸图像，并生成整张图片的二值图片；根据整张图片的二值图片，实时生成各个区域相对应的外接矩形；根据外接矩形尺寸数据，结合尺寸预设值，实时生成电子纸同一张图片中的各张电子纸区域。4.根据权利要求2所述的一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法，其特征在于所述对所述电子纸进行位姿矫正处理，还包括如下步骤：采用边缘提取算法获取电子纸分割并二值化处理后图像的图像边缘数据；通过霍夫直线变换生成电子纸四条边的直线边界；根据四条边界线的交叉点坐标和四个角点矫正后的坐标变换关系，实时生成四条边线矫正的透视变换矩阵；根据所述透视变换矩阵，实时对原图片位姿矫正。5.根据权利要求1所述的一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法，其特征在于所述根据电子纸图像实时预处理状态，实时生成电子纸表面缺陷检测数据，还包括如下步骤：实时构建的检测算法，分别生成显著性缺陷检测数据和非显著性缺陷检测数据。6.根据权利要求5所述的一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测方法，其特征在于所述实时构建的检测算法，分别生成显著性缺陷检测数据和非显著性缺陷检测数据，还包括如下步骤：分别对显著性缺陷的浅色灰阶图片和深色灰阶图片进行融合处理；通过深度学习的方法，对非显著性缺陷的图像进行缺陷检测。7.一种基于电子纸表面缺陷高准确性的检测系统，其特征在于所述系统具体包括：用于实时获取电子纸图像；并对所述电子纸图像实时预处理的图像采集预处理单元；以及用于根据电子纸...
【专利技术属性】
技术研发人员：张金越，王昕彤，黄祖成，杨根，江旭耀，钟名锋，王卫军，
申请(专利权)人：广州先进技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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