一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，包括：获得面板高光谱影像数据；将面板影像进行图像增强并用阈值法提取面板与缺陷；对提取的缺陷的光谱数据进行预处理；对预处理后的光谱曲线进行光谱包络线相除法；根据处理后的曲线形状特征将缺陷分为划痕和污渍两类；挑选特定几个特征增强后的光谱曲线波段，按照指纹类距离指数K、清洁剂类距离指数M、胶质物质类距离指数N和灰尘类距离指数L分类；将手机面板污渍种类区分成清洁剂、指纹、灰尘、胶质物质、其他类别五种。本发明专利技术能够获取手机面板的污渍瑕疵光谱数据，通过分析光谱特征构建指数实现识别、区分瑕疵与污渍，达到污渍种类细分，提高手机面板质量检测精度。提高手机面板质量检测精度。提高手机面板质量检测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，属于质量检测


技术介绍

[0002]在手机面板的生产过程中，最终包装出货前都会有一道面板质检环节，用以检测面板上是否存在缺陷，其中缺陷包含污渍和瑕疵，污渍指的是吸附、残留在手机面板上的化学物质，瑕疵指的是划痕、崩边、亮点等等由外力对手机面板造成物理损坏的痕迹，在质检环节中对于有瑕疵的手机面板不良品会判断其瑕疵类型，决定修复或是淘汰，而对于污渍则判断其是否能够擦除。目前，虽然市面上对于手机面板检测瑕疵种类的技术较为成熟，但是面板除了瑕疵以外，还会有指纹、灰尘等所造成的污渍，对于有污渍存在的手机面板，将影响瑕疵的检测，常常会出现将污渍误检成瑕疵种类的情况，而误检的后果不仅会影响出厂手机面板质量，更是会直接导致厂家损失，所以如何准确区分污渍和瑕疵，降低误检率，提高良品的出货率是一大挑战和难点。
[0003]传统的瑕疵污渍检测方法是通过工业相机拍摄手机面板，再用机器视觉与深度学习的方法检测瑕疵，这是一种基于图像分析方法，主要利用的是物理、纹理特征信息，然而瑕疵与污渍最大的不同之处在于他们的形成方式，瑕疵的形成是由于外力导致的属于物理形变，污渍则是化学物质吸附、残留在手机面板上造成的。
[0004]高光谱遥感方法是通过高光谱相机得到一个三维立方数据，除了影像本身信息，还包含丰富的光谱信息，对于检测具有不同光谱吸收特性的物质有独特的优势，能够更有效的进行分类和检测。
[0005]因此，本专利技术提出一种全新的基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，内容包括“污渍瑕疵粗区分”和“污渍检测与分类”。

技术实现思路

[0006]针对目前技术的难点，本专利技术提出一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，主要包括以下步骤：步骤1：获取手机面板高光谱影像数据；步骤2：将面板影像进行图像增强并用阈值法分为污渍瑕疵混合像元集和面板像元集；步骤3：对步骤2提取的污渍瑕疵混合像元集和面板像元集光谱数据分别进行预处理；步骤4：对预处理后的污渍瑕疵混合像元集和面板像元集光谱曲线分别进行光谱特征增强并记录增强后的污渍瑕疵光谱曲线与面板集光谱曲线特征，包括曲线形状、波峰波谷位置及强度；
步骤5：对步骤4获得的污渍瑕疵光谱曲线与面板集光谱曲线根据对应波段做比较，将污渍瑕疵混合像元集中与面板像元集具有相同光谱曲线形状特征的样本提取出来标记为瑕疵类，将具有不同光谱曲线形状特征的提出并归为污渍类；步骤6：设定指纹类距离指数K、清洁剂类距离指数M、胶质物质类距离指数N和灰尘类距离指数L，将步骤5统计得到的污渍类样本的光谱曲线代入不同的指数中进行计算，根据计算出来的指数范围将不同的污渍进行分离，实现污渍分类检测。
[0007]进一步地，所述步骤2中图像处理采用中值滤波和直方图均衡化方式，具体实现方式是：先对手机面板影像进行中值滤波处理；再对手机面板影像进行直方图均衡化处理；用阈值法将污渍瑕疵与面板分离开。
[0008]进一步地，步骤3的具体实现方式是：对获得的污渍瑕疵混合像元集和面板像元集光谱数据分别先做多元散射校正，再对校正完的数据做多项式平滑处理。
[0009]进一步地，步骤4的具体实现方式是：经过预处理的的污渍瑕疵混合像元集光谱数据进行包络线相除法，记录经过包络线相除法后污渍瑕疵光谱的曲线形状、波峰波谷位置及强度等；将经过预处理的面板像元集光谱数据进行包络线相除法，记录经过包络线相除法后的面板光谱的曲线形状、波峰波谷位置及强度。
[0010]进一步地，步骤5的具体实现方式是：将获得的经过包络线相除法的污渍瑕疵混合像元集光谱曲线和面板像元集光谱曲线按照对应的波段叠加一起，并对比污渍瑕疵混合像元集光谱曲线与面板像元集光谱曲线形状特征，将污渍瑕疵混合像元集中与面板像元集具有相同光谱曲线形状特征的样本提取出来标记为瑕疵类，将具有不同光谱曲线形状特征的提出并归为污渍类。
[0011]进一步地，步骤6的具体实现方式是：设定指纹类距离指数K、清洁剂类距离指数M、胶质物质类距离指数N和灰尘类距离指数L，首先将步骤5统计得到的污渍类样本的光谱曲线带入指纹类距离指数K计算，将符合条件的污渍划分为指纹类别污渍；接着将剩余样本带入清洁剂类距离指数M计算，将符合条件的污渍划分为清洁剂类别污渍；再将剩余样本带入胶质物质类距离指数N计算，将符合条件的污渍划分为胶质类别污渍；最后将剩余样本带入灰尘类距离指数L计算，将符合条件的污渍划分为灰尘类别的污渍，剩余未分类的污渍归纳为其他，最终分成清洁剂、指纹、灰尘、胶质物质以及其他，实现污渍分类检测。
[0012]进一步地，指纹类距离指数K的形式如下：用斜率K1表示指纹第一特征吸收峰400
‑
415nm的深度；斜率K2表示指纹第二特征吸收峰530
‑
550nm的深度；斜率K3表示指纹第三特征吸收峰620
‑
630nm的深度；用指纹类距离指数K表示K1、K2、K3，其中K=，当K的取值范围在1.5
‑
3.5时判定该污渍类型为指纹。
[0013]进一步地，清洁剂类距离指数M的形式如下：用斜率M1表示清洁剂第一特征吸收峰900
‑
910nm的深度；
斜率M2表示清洁剂第二特征吸收峰970
‑
980nm的深度；斜率M3表示清洁剂第三特征吸收峰1170
‑
1180nm的深度；用清洁剂类距离指数M表示M1、M2、M3，其中M=，当M的取值范围在1.5
‑
3.5时判定该污渍类型为清洁剂。
[0014]进一步地，胶质物质类距离指数N的形式如下：用斜率N1表示胶质物质第一特征吸收峰570
‑
580nm的深度；斜率N2表示胶质物质第二特征吸收峰830
‑
840nm的深度；斜率N3表示胶质物质第三特征吸收峰1370
‑
1380nm的深度；用胶质物质类距离指数N表示N1、N2、N3，其中N=，当N的取值范围在1.5
‑
3.5时判定该污渍类型为胶质物质。
[0015]进一步地，灰尘类距离指数L的形式如下：用斜率L1表示灰尘第一特征吸收峰3500
‑
3550nm的深度；斜率L2表示灰尘第二特征吸收峰3600
‑
3650nm的深度；用灰尘类距离指数L表示L1、L2，其中L=，当L的取值范围在1.2
‑
2.5时判定该污渍类型为灰尘。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果是：1. 首次将高光谱遥感方法应用于手机面板质量检测，相比传统工业相机检测，高光谱遥感方法不仅能够获取图像几何信息，还能提供丰富的光谱信息，有利于提高手机面板质量检测效率。
[0017]2. 通过分析光谱曲线形状特征直接将“瑕疵集”识别提取出来，比传统工业相机的图像分析法更加简便、快捷、高效。
[0018]3. 根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，包括以下步骤：步骤1：获取手机面板高光谱影像数据；步骤2：将面板影像进行图像增强并用阈值法分为污渍瑕疵混合像元集和面板像元集；步骤3：对步骤2提取的污渍瑕疵混合像元集和面板像元集光谱数据分别进行预处理；步骤4：对预处理后的污渍瑕疵混合像元集和面板像元集光谱曲线分别进行光谱特征增强并记录增强后的污渍瑕疵光谱曲线与面板集光谱曲线特征，包括曲线形状、波峰波谷位置及强度；步骤5：对步骤4获得的污渍瑕疵光谱曲线与面板集光谱曲线根据对应波段做比较，将污渍瑕疵混合像元集中与面板像元集具有相同光谱曲线形状特征的样本提取出来标记为瑕疵类，将具有不同光谱曲线形状特征的提出并归为污渍类；步骤6：设定指纹类距离指数K、清洁剂类距离指数M、胶质物质类距离指数N和灰尘类距离指数L，将步骤5统计得到的污渍类样本的光谱曲线代入不同的指数中进行计算，根据计算出来的指数范围将不同的污渍进行分离，实现污渍分类检测。2.如权利要求1所述一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，其特征在于：所述步骤2中图像处理采用中值滤波和直方图均衡化方式，具体实现方式是：先对手机面板影像进行中值滤波处理；再对手机面板影像进行直方图均衡化处理；用阈值法将污渍瑕疵与面板分离开。3.如权利要求1所述一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，其特征在于：步骤3的具体实现方式是：对获得的污渍瑕疵混合像元集和面板像元集光谱数据分别先做多元散射校正，再对校正完的数据做多项式平滑处理。4.如权利要求1所述一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，其特征在于：步骤4的具体实现方式是：经过预处理的的污渍瑕疵混合像元集光谱数据进行包络线相除法，记录经过包络线相除法后污渍瑕疵光谱的曲线形状、波峰波谷位置及强度等；将经过预处理的面板像元集光谱数据进行包络线相除法，记录经过包络线相除法后的面板光谱的曲线形状、波峰波谷位置及强度。5.如权利要求1所述一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，其特征在于：步骤5的具体实现方式是：将获得的经过包络线相除法的污渍瑕疵混合像元集光谱曲线和面板像元集光谱曲线按照对应的波段叠加一起，并对比污渍瑕疵混合像元集光谱曲线与面板像元集光谱曲线形状特征，将污渍瑕疵混合像元集中与面板像元集具有相同光谱曲线形状特征的样本提取出来标记为瑕疵类，将具有不同光谱曲线形状特征的提出并归为污渍类。6.如权利要求1所述一种基于高光谱遥感的手机面板质量检测方法，其特征在于：步骤6的具体实现方式是：设定指纹类距离指数K、清洁剂类距离指数M、胶质物质类距离指数N和灰尘类距离指数L，首先将步骤5统计得到的污渍类样本的光谱曲线带入指纹类距离指数K计算，将符合条件的污渍划分为指...

【专利技术属性】
技术研发人员：巫兆聪，沈冠廷，蔺昊宇，岳鹏飞，宋晓辉，梁楠，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：