System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统技术方案_技高网

基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统技术方案

技术编号:40343903 阅读:7 留言:0更新日期:2024-02-09 14:30
本发明专利技术涉及先进非金属材料技术,具体公开了基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,包括呈环形的外框架和检测单元,所述检测单元包括同轴设置在外框架内的环形检测架,所述环形检测架的上部通过滑动机构与外框架滑动连接,且所述环形检测架以其圆心位置处为基准自上而下分为第一半环和第二半环,所述第一半环的内环面等距设有多个图像采集装置,在所述第二半环的内环面等距设有多个补充光源,且多个所述图像采集装置和多个补充光源一一对应,通过多个所述图像采集装置对微晶玻璃面板的表面图像进行获取,实现了在对微晶玻璃面板进行输送的同时,对其表面进行缺陷检测,因此极大的减少了检测工序,并缩短了检测工时,使其效率更高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及先进非金属材料,尤其涉及基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统


技术介绍

1、微晶玻璃,微晶玻璃是指加有晶核剂(或不加晶核剂)的特定组成的基础玻璃,在一定温度制度下进行晶化热处理,在玻璃内均匀地析出大量的微小晶体,形成致密的微晶相和玻璃相的多相复合体,通过控制微晶的种类数量、尺寸大小等,可以获得透明微晶玻璃、膨胀系数为零的微晶玻璃、表面强化微晶玻璃、不同色彩或可切削微晶玻璃,微晶玻璃又称微晶玉石或陶瓷玻璃,其主要原料是二氧化硅(sio2)和其他添加剂,如铝氧化物(al2o3)、锌氧化物(zno)等。微晶玻璃是一种由适当玻璃颗粒经烧结与晶化,制成的微晶体和玻璃的混合体。其质地坚硬、密实均匀,且生产过程中无污染,产品本身无放射性污染,是一种新型先进的环保绿色非金属材料,其具有良好的热学、化学、生物学、光学以及电学性能。

2、对于微晶玻璃板来说,其在制备后,均需对其玻璃面板成品进行缺陷检测,以保证微晶玻璃面板成品质量,但目前在针对微晶玻璃成品检测时,其大多是人工手持光学检测仪器对玻璃面板进行缺陷检测,这种检测方法费时费力,且检测一致性差,影响检测精度,而部分通过光学检测系统实现对玻璃面板进行非接触检测,在实际使用时,依然存在诸多不便;在检测时,其仅能对微晶玻璃面板进行单一的逐面检测,而难以对玻璃面板的上下表面进行全方位检测,造成其检测效率较低,且在检测时,难以预先对微晶玻璃面板进行清洁,从而影响微晶玻璃面板的检测效果。


技术实现思路

1、本专利技术目的在于提供基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,以解决现有技术中存在的上述问题。

2、本专利技术通过下述技术方案实现:

3、基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,包括呈环形的外框架和检测单元,所述检测单元包括同轴设置在外框架内的环形检测架,所述环形检测架的上部通过滑动机构与外框架滑动连接,且所述环形检测架以其圆心位置处为基准自上而下分为第一半环和第二半环,所述第一半环的内环面等距设有多个图像采集装置,在所述第二半环的内环面等距设有多个补充光源,且多个所述图像采集装置和多个补充光源一一对应,通过多个所述图像采集装置对微晶玻璃面板的表面图像进行获取,多个所述补充光源用于在图像采集装置获取微晶玻璃面板的表面图像时,对微晶玻璃面板进行光源照射,以实现图像采集装置在采集微晶玻璃面板图像时进行补光,从而便于采集的图像更加清晰;

4、所述检测单元还包括设置在外框架上并与多个图像采集装置信号连接的图像识别处理模块,所述图像识别处理模块用于接收图像采集装置传输而来的微晶玻璃面板的表面图像信息,并基于该表面图像信息对微晶玻璃面板的缺陷进行检测识别;

5、所述外框架的底部还设有底座,在所述底座的上部还设有运输架,所述运输架为矩形框架结构,在所述运输架的内部沿其长度方向设有多组用于输送微晶玻璃面板的输送辊,多组所述输送辊的两端均通过转轴与运输架转动连接,且多组输送辊之间均存在间隙,所述外框架位于其中一个间隙内,且外框架的圆心位置处与输送辊处于统一水平面,所述外框架的底部与底座相连接,且所述运输架的内部一侧安装有驱动机构,所述驱动机构包括用于驱动多组输送辊转动的动力单元,以及与动力单元传动连接、并用于带动环形检测架在外框架内进行转动的传动单元。

6、需要说明的是,本方案基于现有对微晶玻璃面板表面缺陷技术的不足,特提出一种基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其通过外框架、环形检测架、检测单元和运输架的设置,在微晶玻璃面板制备后,通过运输架对微晶玻璃面板进行输送时,环形检测架可在传动单元的带动通过滑动机构在外框架进行旋转运动,而由于环形检测架分为第一半环和第二半环,且第一半环和第二半环内分别设有相互对应的图像采集装置和补充光源,因此当运输架对微晶玻璃面板进行输送时,环形检测架可随之进行转动,进而通过其内环面设置的图像采集装置对微晶玻璃面板的上下表面图像进行全面采集,以此大大提升检测系统的检测范围,并提高检测效率,同时在本方案中,基于上述结构配合设置,可实现在对微晶玻璃面板进行输送的同时,对其表面进行缺陷检测,因此极大的减少了检测工序,并缩短了检测工时,使其效率更高。

7、进一步地,所述图像识别处理模块包括依次信号连接的预处理模块、图像分割模块和缺陷识别模块;

8、所述预处理模块用于接收到表面原始图像信息后,进行图像增强处理;

9、所述图像分割模块用于对经图像增强处理后的表面图像信息进行阈值化分割,通过对图像灰度统计计算得出其灰度阈值,并基于该灰度阈值对图像进行二值化分割,以获得二值化图像信息;

10、所述缺陷识别模块通过神经网络用于提取二值化图像信息中的缺陷特征信息以进行缺陷判断识别,并输出至外界主控机中。

11、基于上述模块设计,便于其在图像采集装置采集到微晶玻璃面板表面图像后,对原始图像信息进行处理,从而便于其对处理后的图像信息进行缺陷检测识别,以此提升检测精确度。

12、更进一步地,所述图像增强处理具体包括通过中值滤波器滤去图像信息中的噪声,并基于gabor滤波器对去噪处理后的图像信息进行纹理表达和分离,以得到纹理特征直方图信息,同时对原始图像进行自适应直方图均衡化,并将经过自适应直方图均衡化的图像与之前得到的纹理特征的直方图进行融合,得到对比度增强后的图像信息。基于上述处理,可在保留原始图像的纹理特征的同时,增强图像的对比度,使图像更加清晰和易于分析识别。

13、优选地,所述神经网络为faster r-cnn神经网络结构,其包括特征提取网络、区域建议网络、区域特征对齐、缺陷分类和回归网络以及输出层。这里需要说明的是,该神经网络模型为端到端目标检测网络,其相比于传统的缺陷特征提取和分类器模型的两阶段方法,端到端的目标检测模型能够更加直接地从原始图像中学习到缺陷的特征和识别信息,将缺陷特征提取和缺陷识别整合到一个神经网络结构中,直接进行缺陷识别,而不需要借助分类器模型。这种方法能够更加直接地从原始图像中学习到缺陷的特征和识别信息,具有更好的性能和鲁棒性。

14、具体地,所述动力单元包括:驱动电机、主动轮和从动轮,所述驱动电机的一侧与运输架相连接、且其输出端设有输出轴,所述主动轮套接在输出轴的一端端部上,所述从动轮设有多个、并一一套接在多组输送辊一端的转轴上,且多个所述从动轮和主动轮之间通过传动皮带传动连接。基于上述结构,可使动力单元对运输架上的多组输送辊提供驱动力,使其带动输送辊转动,以对微晶玻璃面板进行输送。

15、优选地,所述传动单元包括从动齿轮和齿条;所述从动齿轮键接在驱动电机输出端的输出轴上,所述齿条呈环形,且其位于环形检测架的外表面,所述齿条和传动齿轮啮合连接。通过上述结构,在动力单元输出动力时,传动单元可将动力传导至环形检测架上,进而使环形检测架在外框架内转动,以此通过环形检测架的转动对输送辊上的微晶玻璃面板进行360度旋转检测识别。

16、进一步优选地,在所述运输架上还设有清扫台,本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,包括呈环形的外框架(1)和检测单元,其特征在于,所述检测单元包括同轴设置在外框架(1)内的环形检测架(10),所述环形检测架(10)的上部通过滑动机构(4)与外框架(1)滑动连接,且所述环形检测架(10)以其圆心位置处为基准自上而下分为第一半环和第二半环,所述第一半环的内环面等距设有多个图像采集装置(100),在所述第二半环的内环面等距设有多个补充光源(101),且多个所述图像采集装置(100)和多个补充光源(101)一一对应,通过多个所述图像采集装置(100)对微晶玻璃面板(5)的表面图像进行获取,多个所述补充光源(101)用于在图像采集装置(100)获取微晶玻璃面板(5)的表面图像时,对微晶玻璃面板(5)进行光源照射,以实现图像采集装置(100)在采集微晶玻璃面板(5)图像时进行补光,从而便于采集的图像更加清晰;

2.根据权利要求1所述的基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其特征在于,所述图像识别处理模块包括依次信号连接的预处理模块、图像分割模块和缺陷识别模块;

3.根据权利要求2所述的基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其特征在于,所述图像增强处理具体包括通过中值滤波器滤去图像信息中的噪声,并基于Gabor滤波器对去噪处理后的图像信息进行纹理表达和分离,以得到纹理特征直方图信息,同时对原始图像进行自适应直方图均衡化,并将经过自适应直方图均衡化的图像与之前得到的纹理特征的直方图进行融合,得到对比度增强后的图像信息。

4.根据权利要求2所述的基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其特征在于,所述神经网络为Faster R-CNN神经网络结构,其包括特征提取网络、区域建议网络、区域特征对齐、缺陷分类和回归网络以及输出层。

5.根据权利要求1所述的基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其特征在于,所述动力单元(220)包括:驱动电机(2200)、主动轮(2202)和从动轮(2203),所述驱动电机(2200)的一侧与运输架(20)相连接、且其输出端设有输出轴(2201),所述主动轮(2202)套接在输出轴(2201)的一端端部上,所述从动轮(2203)设有多个、并一一套接在多组输送辊(21)一端的转轴上,且多个所述从动轮(2203)和主动轮(2202)之间通过传动皮带(2204)传动连接。

6.根据权利要求5所述的基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其特征在于,所述传动单元(221)包括从动齿轮和齿条(2211);所述从动齿轮键接在驱动电机(2200)输出端的输出轴(2201)上,所述齿条(2211)呈环形,且其位于环形检测架(10)的外表面,所述齿条(2211)和传动齿轮(2210)啮合连接。

7.根据权利要求6所述的基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其特征在于,在所述运输架(20)上还设有清扫台,在所述清扫台上设有清扫风机(31),且所述清扫风机(31)通过其底部的转动件(30)与清扫台转动连接,且所述清扫风机(31)通过所述转动件(30)在清扫台上进行转动、并呈扇形对输送辊(21)上的微晶玻璃面板(5)表面进行清扫。

...

【技术特征摘要】

1.基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,包括呈环形的外框架(1)和检测单元,其特征在于,所述检测单元包括同轴设置在外框架(1)内的环形检测架(10),所述环形检测架(10)的上部通过滑动机构(4)与外框架(1)滑动连接,且所述环形检测架(10)以其圆心位置处为基准自上而下分为第一半环和第二半环,所述第一半环的内环面等距设有多个图像采集装置(100),在所述第二半环的内环面等距设有多个补充光源(101),且多个所述图像采集装置(100)和多个补充光源(101)一一对应,通过多个所述图像采集装置(100)对微晶玻璃面板(5)的表面图像进行获取,多个所述补充光源(101)用于在图像采集装置(100)获取微晶玻璃面板(5)的表面图像时,对微晶玻璃面板(5)进行光源照射,以实现图像采集装置(100)在采集微晶玻璃面板(5)图像时进行补光,从而便于采集的图像更加清晰;

2.根据权利要求1所述的基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其特征在于,所述图像识别处理模块包括依次信号连接的预处理模块、图像分割模块和缺陷识别模块;

3.根据权利要求2所述的基于微晶玻璃面板成品的表面缺陷检测系统,其特征在于,所述图像增强处理具体包括通过中值滤波器滤去图像信息中的噪声,并基于gabor滤波器对去噪处理后的图像信息进行纹理表达和分离,以得到纹理特征直方图信息,同时对原始图像进行自适应直方图均衡化,并将经过自适应直方图均衡化的图像与之前得到的纹理特征的直方图进行融合,得到对比度增强后的图像信息。

4.根据权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈德柱沈尚勇周陈义徐良岛
申请(专利权)人:四川领先微晶玻璃有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1