一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法技术

本发明专利技术公开了一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，包括以下步骤：在液晶面板装箱的上方四个角位置放置四个线激光光源；线激光光源在产品表面形成规则的“#”字形；设置在装箱上方的面阵相机获得实时检测图像；通过转换颜色空间，对获取的实时检测图像进行二值化处理，得到二值图像；对二值图像进行膨胀操作；对获取的二值图像进行计算，得到边界集合V

【技术实现步骤摘要】
一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法


[0001]本专利技术属于自动化及计算机视觉
，特别涉及一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法。

技术介绍

[0002]随着自动化和工业智能化水平的提高，液晶面板生产的自动化程度也越来越高。在实际使用过程中，采用自动化移载设备将抓取的液晶面板放入泡沫或塑料制的包装箱时由于设备精度或者干扰等原因会存在面板放置偏差的情况，在此情况下会导致液晶面板搭在箱子边沿，若自动化检测设备不能针对搭边情况进行报警干预，会导致出现面板破裂的情况发生，从而造成严重损失。
[0003]因此，设计一种使用简单、精度高、检测快速的无接触式搭边检测方法对液晶面板装箱时发生搭边的情况进行自动检测判别并进行自动报警，对企业的液晶自动化生产是十分有益的。公开号为“CN115791791A”的中国专利技术专利公开了一种用于液晶面板装箱搭边的视觉检测方法，该专利技术包括以下步骤：通过分别设置在包装箱底部四个角上方处的工业面阵相机，拍摄包装箱箱角的灰度图像；对于包装箱每个角拍摄包装箱箱角的灰度图像，进行视觉检测：对包装箱箱角进行定位：获取到箱角的定位坐标(x,y)；根据箱角定位坐标(x,y)，判断在检测范围内液晶面板是否出现搭边于包装箱上。虽然该专利技术不需要借助线激光、点激光或者其它三维数据，也不像基于图像的深度学习检测算法需要大量的训练图像，仅用一张训练图像就可以实现搭边检测功能，但需要降采样、边缘检测、求形心、K均值聚类、区域生长算法等步骤，算法实现较复杂，同时只能检测箱子为直角边缘的情况，对于实现中箱子位置会发生变化的情况的检测精度不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，旨在解决目前面板装箱搭边检测精度不高、检测算法较为复杂、实用范围不广的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，包括以下步骤：
[0007]S1：在液晶面板装箱的上方四个角位置放置四个线激光光源。
[0008]S2：每个线激光光源沿着箱子内边缘照射到对侧产品上，在产品表面形成规则的“#”字形。
[0009]S3：设置在装箱上方的面阵相机获得线激光实时检测的线激光沿面板边缘形成的“#”字形图像。
[0010]S4：通过转换颜色空间，对获取的实时检测图像进行二值化处理，得到二值图像。
[0011]S5：对二值图像进行膨胀操作，增加目标边界的像素数量，填充图像内部空洞，连接断开的目标区域。
[0012]S6：对获取的二值图像进行计算，得到上、下、左、右边界集合V
i
，i＝0,1,2,3。
[0013]S7：分别对得到的边界集合V
i
进行分段直线拟合，计算每个边界集合V
i
分段直线拟合后直线的数学期望和方差，若方差大于所设阈值，则判定激光弯曲，从而判定液晶面板出现搭边。
[0014]S8：向报警系统发送检测的搭边结果，若显示搭边，则由报警系统进行预警。
[0015]优选地，所述步骤S4具体包括以下步骤：
[0016]S4
‑
1：将获取的实时检测图像转换为HSV颜色空间。
[0017]S4
‑
2：通过线激光光源获取的实时检测图像亮度较高，选取亮度通道V调整图像亮度。
[0018]S4
‑
3：对获取得到的V通道图像进行二值化处理，得到二值图像。
[0019]优选地，所述步骤S5中膨胀操作的结构元素选取矩形，大小为3*3。
[0020]优选地，所述步骤S6具体包括以下步骤：
[0021]S6
‑
1：从图像的中心区域(center_x,center_y)开始，从中心到边缘，依次取每一行或每一列的增减边界并组成增减边界集合PE
i
，i＝0,1,2,3。
[0022]S6
‑
2：对计算得到的增减边界数量和距离判断是否为激光成像区。
[0023]优选地，所述步骤S6
‑
1具体包括以下步骤：
[0024]S6
‑1‑
1：对于图像中心点上方的区域和下方的区域，从中心点出发，沿y轴方向计算出现像素由黑色到白色与像素由白色到黑色所在的边界并组成增减边界集合PE
i
，i＝0,1，将获取的像素点划分为增减边界，对像素由黑色到白色的边界判为增边界，对像素由白色到黑色的边界判为减边界。
[0025]S6
‑1‑
2：对于图像中心点左方的区域和右方的区域，从中心点出发，沿x轴方向计算出现像素由黑色到白色与像素由白色到黑色所在的边界并组成增减边界集合PE
i
，i＝2,3，将获取的像素点划分为增减边界，对像素由黑色到白色的边界判为增边界，对像素由白色到黑色的边界判为减边界。
[0026]优选地，所述步骤S6
‑
2具体包括以下步骤：
[0027]S6
‑2‑
1：判断当前行或列增减边界集合PE
i
中边界的数量，若数量小于等于2，则没有找到对应边界，略过该行或该列。
[0028]S6
‑2‑
2：若边界数量大于2，则分析成对增减边界的距离，其中成对增减边界定义为两元组p
‑
v：
[0029]p
‑
v＝{(p
j
,v
j+1
)|p
j
∈PE
i
,v
j+1
∈PE
i
,j＝0,2,4,
……
}
[0030]其中p
j
为增减边界集合PE
i
中的第j个元素，v
j+1
为增减边界集合PE
i
中的第j+1个元素。
[0031]计算成对增减边界的距离d：
[0032]d＝|v
j+1
‑
p
j
|
[0033]若距离d大于阈值d
max
，或小于阈值d
min
，判断该对增减边界包含的区域不是激光成像区，否则加入边界集合V
i
。
[0034]优选地，所述步骤S7具体包括以下步骤：
[0035]S7
‑
1：分别对上、下、左、右边界集合V
i
进行切分，切分成N份，计算每份集合点的个数DD
i
：
[0036][0037]其中DD
i
为第i份点的个数，V
sum
为边界集合V
i
内点的总数，N为切分数量。
[0038]S7
‑
2：对每个DD
i
内的点采用随机采样一致性算法RANSAC进行直线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在液晶面板装箱的上方四个角位置放置四个线激光光源；S2：每个线激光光源沿着箱子内边缘照射到对侧产品上，在产品表面形成规则的“#”字形；S3：设置在装箱上方的面阵相机获得线激光实时检测的线激光沿面板边缘形成的“#”字形图像；S4：通过转换颜色空间，对获取的实时检测图像进行二值化处理，得到二值图像；S5：对二值图像进行膨胀操作，增加目标边界的像素数量，填充图像内部空洞，连接断开的目标区域；S6：对获取的二值图像进行计算，得到上、下、左、右边界集合V
i
，i＝0,1,2,3；S7：分别对得到的边界集合V
i
进行分段直线拟合，计算每个边界集合V
i
分段直线拟合后直线的数学期望和方差，若方差大于所设阈值，则判定激光弯曲，从而判定液晶面板出现搭边；S8：向报警系统发送检测的搭边结果，若显示搭边，则由报警系统进行预警。2.根据权利要求1所述的一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：S4
‑
1：将获取的实时检测图像转换为HSV颜色空间；S4
‑
2：通过线激光光源获取的实时检测图像亮度较高，选取亮度通道V调整图像亮度；S4
‑
3：对获取得到的V通道图像进行二值化处理，得到二值图像。3.根据权利要求1所述的一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，其特征在于，所述步骤S5中膨胀操作的结构元素选取矩形，大小为3*3。4.根据权利要求1所述的一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括以下步骤：S6
‑
1：从图像的中心区域(center_x,center_y)开始，从中心到边缘，依次取每一行或每一列的增减边界并组成增减边界集合PE
i
，i＝0,1,2,3；S6
‑
2：对计算得到的增减边界数量和距离判断是否为激光成像区。5.根据权利要求4所述的一种高精度的液晶面板装箱搭边检测方法，其特征在于，所述步骤S6
‑
1具体包括以下步骤：S6
‑1‑
1：对于图像中心点上方的区域和下方的区域，从中心点出发，沿y轴方向计算出现像素由黑色到白色与像素由白色到黑色所在的边界并组成增减边界集合PE
i
，i＝0,1，将获取的像素点划分为增减边界，对像素由黑色到白色的边界判为增边界，对像素由白色到黑色的边界判为减边界；S6
‑1‑
2：对于图像中心点左方的区域和右方的区域，从...

【专利技术属性】
技术研发人员：何荣茂，翁锦祥，丁凯明，郑重港，朱天赐，余裕捷，
申请(专利权)人：厦门福信光电集成有限公司，
类型：发明
国别省市：