CN110987926A - 一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110987926A
CN110987926A CN201911105168.8A CN201911105168A CN110987926A CN 110987926 A CN110987926 A CN 110987926A CN 201911105168 A CN201911105168 A CN 201911105168A CN 110987926 A CN110987926 A CN 110987926A
Authority
CN
China
Prior art keywords
display screen
image
detected
circuit board
qualified
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201911105168.8A
Other languages
English (en)
Inventor
周文举
丁俊
俞胜平
王海宽
裴希
周阳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Transpacific Technology Development Ltd
University of Shanghai for Science and Technology
Original Assignee
Beijing Transpacific Technology Development Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Transpacific Technology Development Ltd filed Critical Beijing Transpacific Technology Development Ltd
Priority to CN201911105168.8A priority Critical patent/CN110987926A/zh
Publication of CN110987926A publication Critical patent/CN110987926A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,其主要流程包括:A.将合格显示屏电路板放入检测设备;B.检测设备的机械手按顺序依次按压合格显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变;C.总控单元触发相机拍照,采集合格显示屏图像,并将其存为模板;D.将待检测显示屏电路板放入检测设备;E.检测设备的机械手按顺序依次按压待检测显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变;F.总控单元触发相机拍照,采集待检测显示屏图像;G.将待检测图像与所对应的模板进行对照,若待检测图像与模板相同则为合格,否则为不合格。本发明具有无接触、检测精度高、泛化能力强和自动化程度高的特点,采用本发明可以极大提高显示屏检测质量和检测速度。

Description

一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法
技术领域
本发明涉及工业自动化生产线产品智能在线检测领域,特别涉及到一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法。
背景技术
显示屏电路板在生产过程中存在着线路漏焊、短路、遭受碰撞后断路以及硬件装错的问题,造成显示屏中LED数码管显示错误,因此电路板在焊接完成后需要对显示屏每个显示单元依次检测。目前显示屏缺陷大多以人眼裸眼检测,配合特殊设计的显示屏显示驱动电路组件和显示屏自检程序,对显示屏笔画和显示单元逐次显示,然后由人眼观察并判断。由于检测人员长期处在精力集中且精神紧张之中,容易引起疲劳和疏忽,误检率高。显示屏生产厂家竞争的日益激烈导致利润下降,生产流程复杂导致各种显示缺陷增多,提高良品率则成为降低成本、提高市场竞争力、保证产品质量的有效方式,而显示屏面板生产过程中的缺陷检测环节是提高良品率的关键,在显示产业中占据了不可替代的重要地位。人眼检测受检测速度的限制,使得一条组装线需要5-8个受过培训的熟练工作检测人员同时工作,企业用工成本较高。因此,研究具有速度快、非接触、准确度高等优点的自动视觉检测方法对提高产品质量、促进产业发展有很重要的意义。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,运用机器视觉技术对组装到电路板上的显示屏进行外观瑕疵的检测,以及显示屏的每一个显示单元是否显示正确的检测,包括电路板上与显示相关的按钮的电性能进行检测。运用机器视觉技术对焊接在电路板上的显示屏,通过机械臂自动按触按钮控制显示屏图像改变,从而判断显示屏瑕疵的工业检测流程。
为达到上述目的,本发明的构思是:
首先利用工业相机依次提取合格显示屏电路板上不同显示单元的显示屏图像并将其存为模板,接着检测设备的机械手按顺序依次按压待检测显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变,然后总控单元触发相机拍照,采集待检测显示屏图像,最后将待检测图像与所对应的模板进行对照,若待检测图像与模板相同则为合格,否则为不合格。
根据上述发明构思,本发明采用以下技术方案:
一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,通过软硬结合的方式实现对显示屏电路板上显示屏图像瑕疵进行自动检测,可以实现多种显示屏和多显示单元的细致化检测。包括总控单元、检测软件系统、机械手控制单元和图像采集单元。总控单元用于控制相机拍照和机械臂的运动;图像采集单元主要由工业相机、光学镜头和结构光源组成;缺陷检测软件系统主要由模板学习单元和自动检测单元两部分组成。其具体步骤如下:
(1.1)将合格显示屏电路板放入检测设备;
(1.2)所述检测设备的机械手按顺序依次按压所述合格显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变;
(1.3)总控单元触发相机拍照,采集所述合格显示屏的图像,通过模板学习单元处理后将其存为模板;
(1.4)将待检测显示屏电路板放入所述检测设备;
(1.5)所述检测设备的机械手按顺序依次按压所述待检测显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变,所述总控单元触发所述相机拍照,采集待检测显示屏图像;
(1.6)自动检测单元将待检测图像与所对应的模板进行对照,若待检测图像与模板相同则为合格,否则为不合格。
所述步骤(1.2)中检测设备的机械手按顺序依次按压所述合格显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变,其具体步骤如下:
步骤一:将所述合格显示屏电路板的左上角位置设置为坐标原点并输入所述机械手;
步骤二:将所述合格显示屏电路板上按钮的坐标位置依次录入所述总控单元;
步骤三:所述机械手依次按压所述合格显示屏电路板上按钮触发显示屏图像改变。
所述步骤(1.3)中总控单元触发所述相机拍照,采集所述合格显示屏图像,通过模板学习单元处理后将其存为模板,其具体步骤如下:
步骤一:所述机械手每按压一次,所述合格显示屏上的图像就改变一次,触发所述相机拍照一次;
步骤二:所述模板学习单元获取所述合格显示屏电路板中显示屏所在区域的图像,并对其进行旋转矫正,将处理好的图像存为模板;
步骤三:重复上述操作,直至所述合格显示屏电路板上的所有按钮均被按压完毕,其对应的显示图像都被所述模板学习单元成功存为模板。
所述步骤(1.5)检测设备的机械手按顺序依次按压所述待检测显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变,所述总控单元触发所述相机拍照,采集待检测显示屏图像,具体步骤如下:
步骤一:所述机械手根据所述录入的显示屏电路板上按钮的坐标位置依次按压待检测显示屏电路板上按钮;
步骤二:所述机械手每按压一次,显示屏上的图像就改变一次,同时触发所述相机拍照,采集待检测显示屏图像。
所述步骤(1.6)通过自动检测单元将待检测图像与所对应的模板进行对照,若待检测图像与模板相同则为合格,否则为不合格,具体步骤如下:
步骤一:所述自动检测单元截取显示屏电路板中显示屏所在区域的图像,并对其进行旋转矫正;
步骤二:将待检测图像与所对应的标准模板进行对照,若待检测图像与标准模板相似则该按钮对应的显示图像合格,否则该按键对应显示为不合格;
步骤三:若为合格图像,则重复上述操作,直至所有按钮均被按压完毕,若所有显示图像都合格,则说明这块显示屏电路板为合格产品;若发现某个按钮对应的显示图像不合格则说明该显示屏电路板为不合格产品。
本发明主要针对一种运用机器视觉技术对显示屏电路板上通过按钮触发显示屏图像改变并对显示屏图像瑕疵进行检测的工业流程。通过机械手按压显示屏电路板上的按钮,触发显示屏上不同的显示图像,再由图像处理单元自动完成对显示屏电路板上不同显示单元的检测。本发明能够对不同种类的显示屏进行检测,具有智能自学习功能。采用图像特征智能学习算法,对已有图像进行特征提取和特征分类,使检测更加精确高效,并自动调整检测参数,无需人员干预,实现“一键式”操控。
本发明采用两层网络控制系统模块化架构。采用基于两层网络控制的机器视觉硬件系统组成架构,解决高速视觉检测中图像数据和控制数据并行处理的难题。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
本发明不仅可以通过机械手按压显示屏电路板上的按钮来控制显示屏上显示不同的图像,然后对多种显示屏上的图案进行检测,而且可以检测控制显示屏图像改变按钮的接线电路是否发生故障。通过机械手按压显示屏电路板上的按钮,触发显示屏显示不同的单元图像,再由图像处理单元自动完成对显示屏显示的单元图像进行检测,无需人员干涉,效率高,检测准确。本方法具有智能学习功能,能够通过学习自动检测不同类型的屏幕,无需为每一种屏幕设计不同的检测程序,检测软件扩展性好。本发明的实施,将解决工业流水线显示屏在线检测的难题,极大提高生产线检测的效率。本发明具有广谱性,稍加修改便可应用于流程工业生产线的其他产品检测,对流程工业生产线的智能化改造具有示范和引领作用。
附图说明
图1 是本发明方法的流程图。
图2 是本发明方法的模板学习单元工作流程图。
图3 是本发明方法的自动检测单元工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的具体实施例做进一步的说明。
如图1所示,一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,其具体步骤如下:
(1.1)将合格显示屏电路板放入检测设备;
(1.2)所述检测设备的机械手按顺序依次按压所述合格显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变;其具体步骤如下:
(1.2.1)将所述合格显示屏电路板的左上角位置设置为坐标原点并输入所述机械手;
(1.2.2)将所述合格显示屏电路板上按钮的坐标位置依次录入所述总控单元;
(1.2.3)所述机械手依次按压所述合格显示屏电路板上按钮触发显示屏图像改变。
(1.3)总控单元触发相机拍照,采集所述合格显示屏的图像,通过模板学习单元处理后将其存为模板;如图2所示,其具体步骤如下:
(1.3.1)所述机械手每按压一次,所述合格显示屏上的图像就改变一次,触发所述相机拍照一次;
(1.3.2)所述模板学习单元获取所述合格显示屏电路板中显示屏所在区域的图像,并对其进行旋转矫正,将处理好的图像存为模板;
(1.3.3)重复上述操作,直至所述合格显示屏电路板上的所有按钮均被按压完毕,其对应的显示图像都被所述模板学习单元成功存为模板。
(1.4)将待检测显示屏电路板放入所述检测设备;
(1.5)所述检测设备的机械手按顺序依次按压所述待检测显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变,所述总控单元触发所述相机拍照,采集待检测显示屏图像;具体步骤如下:
(1.5.1)所述机械手根据所述录入的显示屏电路板上按钮的坐标位置依次按压待检测显示屏电路板上按钮;
(1.5.2)所述机械手每按压一次,显示屏上的图像就改变一次,同时触发所述相机拍照,采集待检测显示屏图像。
(1.6)自动检测单元将待检测图像与所对应的模板进行对照,若待检测图像与模板相同则为合格,否则为不合格;如图3所示,具体步骤如下:
(1.6.1)所述自动检测单元截取显示屏电路板中显示屏所在区域的图像,并对其进行旋转矫正;
(1.6.1)将待检测图像与所对应的标准模板进行对照,若待检测图像与标准模板相似则该按钮对应的显示图像合格,否则该按键对应显示为不合格;
(1.6.1)若为合格图像,则重复上述操作,直至所有按钮均被按压完毕,若所有显示图像都合格,则说明这块显示屏电路板为合格产品;若发现某个按钮对应的显示图像不合格则说明该显示屏电路板为不合格产品。

Claims (5)

1.一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,其特征在于,其具体步骤如下:
(1.1)将合格显示屏电路板放入检测设备;
(1.2)所述检测设备的机械手按顺序依次按压所述合格显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变;
(1.3)总控单元触发相机拍照,采集所述合格显示屏的图像,通过模板学习单元处理后将其存为模板;
(1.4)将待检测显示屏电路板放入所述检测设备;
(1.5)所述检测设备的机械手按顺序依次按压所述待检测显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变,所述总控单元触发所述相机拍照,采集待检测显示屏图像;
(1.6)自动检测单元将待检测图像与所对应的模板进行对照,若待检测图像与模板相同则为合格,否则为不合格。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,其特征在于,所述步骤(1.2)中检测设备的机械手按顺序依次按压所述合格显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变,其具体步骤如下:
步骤一:将所述合格显示屏电路板的左上角位置设置为坐标原点并输入所述机械手;
步骤二:将所述合格显示屏电路板上按钮的坐标位置依次录入所述总控单元;
步骤三:所述机械手依次按压所述合格显示屏电路板上按钮触发显示屏图像改变。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,其特征在于,所述步骤(1.3)中总控单元触发所述相机拍照,采集所述合格显示屏图像,通过模板学习单元处理后将其存为模板,其具体步骤如下:
步骤一:所述机械手每按压一次,所述合格显示屏上的图像就改变一次,触发所述相机拍照一次;
步骤二:所述模板学习单元获取所述合格显示屏电路板中显示屏所在区域的图像,并对其进行旋转矫正,将处理好的图像存为模板;
步骤三:重复上述操作,直至所述合格显示屏电路板上的所有按钮均被按压完毕,其对应的显示图像都被所述模板学习单元成功存为模板。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,其特征在于,所述步骤(1.5)检测设备的机械手按顺序依次按压所述待检测显示屏电路板上按钮,触发显示屏图像改变,所述总控单元触发所述相机拍照,采集待检测显示屏图像,具体步骤如下:
步骤一:所述机械手根据所述录入的显示屏电路板上按钮的坐标位置依次按压待检测显示屏电路板上按钮;
步骤二:所述机械手每按压一次,显示屏上的图像就改变一次,同时触发所述相机拍照,采集待检测显示屏图像。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法,其特征在于,所述步骤(1.6)通过自动检测单元将待检测图像与所对应的模板进行对照,若待检测图像与模板相同则为合格,否则为不合格,具体步骤如下:
步骤一:所述自动检测单元截取显示屏电路板中显示屏所在区域的图像,并对其进行旋转矫正;
步骤二:将待检测图像与所对应的标准模板进行对照,若待检测图像与标准模板相似则该按钮对应的显示图像合格,否则该按键对应显示为不合格;
步骤三:若为合格图像,则重复上述操作,直至所有按钮均被按压完毕,若所有显示图像都合格,则说明这块显示屏电路板为合格产品;若发现某个按钮对应的显示图像不合格则说明该显示屏电路板为不合格产品。
CN201911105168.8A 2019-11-13 2019-11-13 一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法 Pending CN110987926A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911105168.8A CN110987926A (zh) 2019-11-13 2019-11-13 一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911105168.8A CN110987926A (zh) 2019-11-13 2019-11-13 一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110987926A true CN110987926A (zh) 2020-04-10

Family

ID=70083981

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911105168.8A Pending CN110987926A (zh) 2019-11-13 2019-11-13 一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110987926A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112461840A (zh) * 2020-10-13 2021-03-09 昆山工研院新型平板显示技术中心有限公司 柔性显示面板裂纹检测系统及检测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103018589A (zh) * 2012-11-26 2013-04-03 电子科技大学 一种遥控器自动检测装置及方法
CN104360501A (zh) * 2014-10-15 2015-02-18 西安交通大学 一种液晶屏幕缺陷视觉检测方法及装置
CN109765245A (zh) * 2019-02-25 2019-05-17 武汉精立电子技术有限公司 大尺寸显示屏缺陷检测定位方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103018589A (zh) * 2012-11-26 2013-04-03 电子科技大学 一种遥控器自动检测装置及方法
CN104360501A (zh) * 2014-10-15 2015-02-18 西安交通大学 一种液晶屏幕缺陷视觉检测方法及装置
CN109765245A (zh) * 2019-02-25 2019-05-17 武汉精立电子技术有限公司 大尺寸显示屏缺陷检测定位方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112461840A (zh) * 2020-10-13 2021-03-09 昆山工研院新型平板显示技术中心有限公司 柔性显示面板裂纹检测系统及检测方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN204479490U (zh) 一种激光打标产品在线检测分析系统
CN111289538B (zh) 基于机器视觉的pcb板元件检测系统及检测方法
CN202002987U (zh) 检测遥控器的系统
US10794838B2 (en) Method and device for detecting defect of cover lens in laser welding system on automobile production line
EP3482192A1 (en) System and method for combined automatic and manual inspection
CN105817430A (zh) 基于机器视觉的产品检测方法
CN104360501A (zh) 一种液晶屏幕缺陷视觉检测方法及装置
CN201555559U (zh) 汽车线束机器视觉检测设备
CN109174694A (zh) 裁片瑕疵检测系统、方法、电子终端及存储介质
US11947345B2 (en) System and method for intelligently monitoring a production line
CN105259684B (zh) 一种双工位液晶面板离线检测系统及方法
CN106353336A (zh) 一种镜片镀膜自动检测系统
CN103389308A (zh) 光学复检系统及其检测方法
CN111951225A (zh) 一种pcb焊接异常检测方法、装置及存储介质
CN111112130A (zh) 一种基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置及方法
CN109596631A (zh) 一种基于机器视觉技术的烟包封签错牌检测装置及方法
CN105699387A (zh) 电子产品外观缺陷检测系统
CN110987926A (zh) 一种基于机器视觉的显示屏缺陷自动检测方法
CN106886989A (zh) 键盘按键的自动光学检测方法
CN206258390U (zh) 活塞杆表面缺陷自动化检测设备
WO2021030322A1 (en) System and method of object detection using ai deep learning models
CN104297259A (zh) 触摸屏保护玻璃外观缺陷检测方法
CN106525863A (zh) 活塞杆表面缺陷自动化检测设备
CN116840240A (zh) 电源分配器视觉检测系统
CN114486902B (zh) 质量检测系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200410

RJ01 Rejection of invention patent application after publication