CN112213081A - 一种屏体检测设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种屏体检测设备，涉及自动视觉检测领域。所述设备包括：环形光源、工业相机和检测单元；其中，所述工业相机，用于当所述环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，获取所述待检测产品的屏体图像；当所述环形光源为未点亮状态且所述待检测产品在点亮状态时，获取所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像；其中，N为大于等于1的自然数，N个检测状态可分类为对所述待检测产品进行不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测；所述检测单元，用于基于所述待检测产品的屏体图像和所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对所述待检测产品进行屏体检测。

Description

一种屏体检测设备
技术领域
本发明涉及自动视觉检测技术，具体涉及一种屏体检测设备。
背景技术
随着技术的发展，消费电子设备已经越来越深入人心，而各种触控类电子产品(手机、平板电脑、触控电视、智能手表等)越来越普及，且用户对产品的体验需求越来越高，也使得触摸屏类生产厂家对产品品质必须有严格的管控，尤其，智能手表产品的尺寸越来越小，这就要求生产厂家对显示屏产品贴合精度要求越来越高，而在检验点亮缺陷不良的同时要求对屏体贴合的同轴度和旋转有更高的精度，为此，自动视觉检测显示屏的同轴度和旋转度就成为了趋势。
现有技术中，屏体检测设备主要是自动视觉检测，屏体成品点亮后算法对屏体中出现的点状、线状、团状缺陷进行抓取并量化各缺陷参数(缺陷数量、大小尺寸、亮度变化等)来判定产品是否为不良品。然而此类自动视觉检测设备无法检验显示屏生产过程中造成贴合偏位不良，仅通过人工肉眼目测或是通过治具进行卡套来判定是否贴合偏位(同轴度或旋转度不良)，利用人工目测因个体差异会造成主观判定标准不统一，且容易漏检，有精度低、效率低、无法全检等问题，浪费人力资源的同时也无法保证产品质量的稳定性。
因此，需要提供一种自动视觉检测设备能够有效对显示屏的同轴度和旋转进行评估。
发明内容
本发明实施例提供了一种屏体检测设备，以提高待检测产品检测的判定效率，在提高自动化程度、节省人力资源的同时，确保产品质量的稳定性。
本发明实施例提供了一种屏体检测设备，该设备包括：环形光源、工业相机和检测单元；其中，
所述工业相机，用于当所述环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，获取所述待检测产品的屏体图像；当所述环形光源为未点亮状态且所述待检测产品在点亮状态时，获取所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像；其中，N为大于等于1的自然数，N个检测状态可分类为对所述待检测产品进行不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测；
所述检测单元，用于基于所述待检测产品的屏体图像和所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对所述待检测产品进行屏体检测。
在上述实施例中，所述检测单元，具体用于基于所述待检测产品的屏体图像和所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对所述待检测产品进行不良缺陷检测，获取到所述待检测产品的不良缺陷检测结果；若所述待检测产品的不良缺陷检测结果为检测不合格，则判定所述待检测产品不合格。
在上述实施例中，所述检测单元，还用于若所述待检测产品的不良缺陷检测结果为检测合格，则基于所述待检测产品的屏体图像和所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对所述待检测产品进行同轴度检测和旋转度检测。
在上述实施例中，所述检测单元，具体用于在所述N个检测状态下的检测图像提取出同轴度对应的检测图像或者旋转度对应的检测图像；基于所述待检测产品的屏体图像和所述同轴度对应的检测图像进行同轴度检测；基于所述待检测产品的屏体图像和所述旋转度对应的检测图像进行旋转度检测。
在上述实施例中，所述检测单元，具体用于将所述待检测产品的屏体图像和所述同轴度对应的检测图像分别与预先创建的形状模型进行匹配，得到所述待检测产品的盖板的中心位置坐标以及所述待检测产品的液晶显示模组的中心位置坐标；根据所述待检测产品的盖板的中心位置坐标以及所述待检测产品的液晶显示模组的中心位置坐标进行同轴度检测。
在上述实施例中，所述检测单元，具体用于将所述待检测产品的屏体图像和所述同轴度对应的检测图像分别与预先创建的形状模型进行匹配，得到所述待检测产品的盖板的垂直方向与所述待检测产品的液晶显示模组的夹角；根据所述待检测产品的盖板的垂直方向与所述待检测产品的液晶显示模组的夹角进行旋转度检测。
在上述实施例中，所述屏体检测设备还包括：驱动电路，与所述环形光源相连接，用于控制所述环形光源为点亮状态或者未点亮状态。
在上述实施例中，所述屏体检测设备还包括：驱动治具，与所述待检测产品相连接，用于控制所述待检测产品为点亮状态或者未点亮状态。
本发明实施例提供了一种屏体检测设备，当环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，获取待检测产品的屏体图像；当环形光源为未点亮状态且待检测产品在点亮状态时，获取待检测产品在N个检测状态下的检测图像；其中，N为大于等于1的自然数；基于待检测产品的屏体图像和待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对待检测产品进行屏体检测。其中，N个检测状态可分类为对待检测产品进行不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测。该屏体检测设备将待检测产品的不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测整合到自动视觉检测工序里面，在产品工艺上省去了一道工序，能够实现提高待检测产品检测的判定效率以及确保产品质量的稳定性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本发明的限定。其中：
图1是本发明实施例一提供的一种屏体检测设备的第一结构示意图；
图2是本发明实施例一提供的一种屏体检测设备的不同检测状态下的检测图像；
图3是本发明实施例二提供的一种屏体检测设备的第二结构示意图；
图4是本发明实施例二提供的以穿戴类圆形手表屏为例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1是本发明实施例提供的一种屏体检测设备的第一结构示意图；图2是本发明实施例提供的一种屏体检测设备的不同检测状态下的检测图像。本实施例可适用于在使用自动视觉检测技术检测液晶显示屏是否存在不良缺陷和贴合偏位问题的情况。
如图1所示，一种屏体检测设备包括：环形光源、工业相机和检测单元；其中，
工业相机，用于当环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，获取待检测产品的屏体图像；当环形光源为未点亮状态且待检测产品在点亮状态时，获取待检测产品在N个检测状态下的检测图像；其中，N为大于等于1的自然数，N个检测状态可分类为对待检测产品进行不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测。
检测单元，用于基于待检测产品的屏体图像和待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对待检测产品进行屏体检测。
在本发明的具体实施例中，屏体检测设备的硬件配置还有：点亮待检测产品的驱动模块电路、点亮待检测产品的驱动治具、用于检测处理算法的符合配置的电脑、自动控制点亮驱动电路的PCB控制电路板、FFU、离子风机、含有翻转机构的机台骨架。其中，点亮待检测产品的驱动模块电路可以是用于驱动待检测产品点亮的驱动盒子；电脑可以选用配置酷睿I7的CPU主机，相机可以选用1000万像素的工业相机和5Mega Pixels的高清镜头，屏体点亮控制盒画面的切换由自主研发的工控电路板IO控制。
在本发明的具体实施例中，屏体检测设备的软件配置为：基于C#的测试应用软件所编写的承载各参数调试的调整、相机白平衡校正处理模块、判定标准用的数学表达式的编辑模块、输出测试结果，统计相关良率数据并定时上传ERP管理系统等功能；针对同轴度和旋转度，软件界面增加处理同轴度和旋转度所需的创建显示屏屏体模板功能和其参数调整模块。
在屏体检测设备的软件中可以编写白平衡算法对工业相机拍摄到的图片进行白平衡处理。
在屏体检测设备的软件中可以编写曝光时间的算法对每一个待检测产品自适应调整屏体亮度。
在本发明的具体实施例中，在屏体检测设备上增加一个环形光源，其作用是辅助检测待检测产品的贴合偏位情况，即待检测产品的同轴度和旋转度。待检测产品可以是显示屏、液晶显示屏、触摸屏等。当环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，将待检测产品(显示屏)放在自动视觉检测设备上，并按下检测按钮，自动视觉检测设备自动获取待检测产品的屏体图像，并保存在Previous.bmp文件中。
在本发明的具体实施例中，当环形光源为未点亮状态且待检测产品在点亮状态时，自动控制点亮驱动电路的PCB控制电路板用来控制待检测产品显示出在不同的检测状态下所需检测的画面，并逐一对所需检测的画面进行显示。所需检测的画面为白光图像、黑光图像、灰光图像、红光图像、绿光图像、蓝光图像、闪烁光图像、显示不良图像、同轴度图像以及旋转度图像等。其中，所需检测的画面可分类为不良缺陷检测图像、同轴度检测图像和旋转度图像。在每个检测状态下，相机实时获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在相对应的文件中。
参见图2，检测单元的具体执行过程为：当检测画面是白光图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在White.bmp文件中；当检测画面是黑光图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在Black.bmp文件中；当检测画面是灰光图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在Gray.bmp文件中；当检测画面是红光图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在Red.bmp文件中；当检测画面是绿光图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在Green.bmp文件中；当检测画面是蓝光图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在Blue.bmp文件中；当检测画面是闪烁光图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在Flicker.bmp文件中；当检测画面是显示不良图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在Crosstalk.bmp文件中；当检测画面是同轴度和旋转度图像时，相机获取显示屏幕点亮时的显示图像，并将其保存在Coaxiality.bmp文件中。
在本发明的具体实施例中，屏体检测设备工作在特定的检测状态下，待检测产品的某个不良缺陷才会显示出明显的特征。因此，每个检测图像的不良缺陷和算法都不同，针对待检测产品的各个不良缺陷，均有对应的模糊逻辑数学表达式、对应的判定结果以及相对应AOI算法(自动光学检测算法)处理量化的参数列表。其中，不良缺陷可以是点状、线状、团状等；不良缺陷的参数可以是缺陷的数量、缺陷的大小尺寸、缺陷微分图的亮度变化等。对获取到得待检测产品在N个检测状态下的检测图像，分别进行对应的AOI算法的处理，将各个检测图像相对应的缺陷参数分别进行量化，基于模糊逻辑判定方法编辑数学表达式对各个不良缺陷进行结果判定。
屏体检测设备在对基于模糊逻辑判定方法编辑数学表达式对各个不良缺陷进行结果判定之后，可以将各个检测图像相对应的缺陷结果以一组参数详细列表的形式显示在屏体检测设备的测试界面中。
屏体检测设备在基于模糊逻辑判定方法编辑数学表达式对各个不良缺陷进行结果判定时，使用屏体检测设备自动对各个不良缺陷的模糊逻辑的数学表达式求值，得出对应不良缺陷的值，并设定相对应不良缺陷的模糊逻辑标准值，将不良缺陷的值与该不良缺陷的模糊逻辑标准值进行比较得出相应结果。
在本发明的具体实施例中，检测单元，用于在N个检测状态下，对待检测产品进行屏体检测。其中，N个检测状态可分类为对待检测产品进行不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测。具体的，首先对待检测产品进行不良缺陷检测，若待检测产品的不良缺陷检测结果为检测不合格，则判定待检测产品不合格。若待检测产品的不良缺陷检测结果为检测合格，则继续对待检测产品分别进行同轴度检测和旋转度检测。若待检测产品的同轴度检测和旋转度检测合格，则此待检测产品为合格产品。若待检测产品的同轴度检测和旋转度检测不合格，则此待检测产品为不合格产品并输出不合格的原因。
本发明实施例提供的一种屏体检测设备，该屏体检测设备包括：环形光源、工业相机和检测单元；其中，工业相机，用于当环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，获取待检测产品的屏体图像；当环形光源为未点亮状态且待检测产品在点亮状态时，获取待检测产品在N个检测状态下的检测图像；检测单元，用于基于待检测产品的屏体图像和待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对待检测产品进行屏体检测。其中，N个检测状态可分类为对待检测产品进行不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测。现有技术中，同轴度和旋转度检测方法是人工操作二次元手动取点测试同轴度和旋转度，需要独立的工序，存在人工操作效率低下且无法确保产品的品质等问题。本发明将不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测整合到自动视觉检测工序里面，在产品工艺上省去了一道工序，克服了人工手动取点造成的精度低，操作繁琐、效率低下且不能同时检测不良缺陷和同轴度和旋转度等问题。使用本发明提出的屏体检测设备可以自动判定产品的品质好坏，大大提高了待测产品检测的判定效率，在提高自动化程度、节省人力资源的同时，确保产品质量的稳定性。
实施例二
图3是本发明实施例提供的一种屏体检测设备的第二结构示意图。本发明实施例是在上述实施例的基础上进行优化。可选的，本实施例对基于待检测产品的屏体图像和待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对待检测产品进行屏体检测的过程进行详细的解释说明。
检测单元，具体用于基于待检测产品的屏体图像和待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对待检测产品进行不良缺陷检测，获取到待检测产品的不良缺陷检测结果。
在本发明的具体实施例中，工业相机，具体用于当环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，获取待检测产品的屏体图像，并保存在Previous.bmp文件中。当环形光源为未点亮状态且待检测产品在点亮状态时，获取待检测产品在N个检测状态下的检测图像，并将其保存在不同检测状态相对应的文件中。在N个检测状态下的检测图像中提取出与不良缺陷检测有关的检测图像，例如：白光图像、黑光图像、灰光图像、红光图像、绿光图像、蓝光图像、闪烁光图像、显示不良图像。基于待检测产品的屏体图像和与不良缺陷检测有关的检测图像，对待检测产品进行不良缺陷检测。
在本发明的具体实施例中，具体的，屏体检测设备对待检测产品进行不良缺陷检测的具体检测过程为：屏体检测设备从Previous.bmp文件中获取屏体图像，即Previous图像；当检测不良缺陷在不同检测状态下的特征时，从相应文件中获取检测图像。例如：当检测不良缺陷在白光图像下的特征时，从White.bmp中获取检测图像，即White图像；当检测不良缺陷在黑光图像下的特征时，从Black.bmp中获取检测图像，即Black图像。根据Previous图像和不同检测状态下的检测图像检测不良缺陷的属性和不良缺陷的参数，并在屏体检测设备中列印出不同检测状态下相对应的不良缺陷表单。其中，不良缺陷表单包含不良缺陷的属性和不良缺陷的参数；不良缺陷的属性可以是点状、线状、团状等；不良缺陷的参数可以是缺陷的数量、缺陷的大小尺寸、缺陷微分图的亮度变化等。然后，对不同检测状态下的各个检测图像相对应的不良缺陷参数分别利用AOI算法进行量化，编写相应不良缺陷的模糊逻辑数学表达式，使用屏体检测设备自动对各个不良缺陷的模糊逻辑的数学表达式求值，得出对应不良缺陷的值，并设定相对应不良缺陷的模糊逻辑标准值，将不良缺陷的值与该不良缺陷的模糊逻辑标准值进行比较得出相应不良缺陷检测结果。
在本发明的具体实施例中，检测单元在对待检测产品进行不良缺陷检测的过程为：若待检测产品的不良缺陷检测结果为检测不合格，则判定待检测产品不合格。示例性的，当不良缺陷为线状缺陷的缺陷数量时，设定模糊逻辑标准值为5，如果点状缺陷的缺陷数量是8，大于模糊逻辑标准值为5，则表示待检测产品存在点状缺陷的缺陷数量不良；当不良缺陷为线状缺陷的缺陷尺寸时，设定模糊逻辑标准值为20，如果线状缺陷的缺陷数量是28，大于模糊逻辑标准值为20，则表示待检测产品存在线状缺陷的缺陷尺寸不良。
检测单元，还用于若待检测产品的不良缺陷检测结果为检测合格，则基于待检测产品的屏体图像和待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对待检测产品进行同轴度检测和旋转度检测。
在本发明的具体实施例中，检测单元在对待检测产品进行同轴度检测和旋转度检测的过程为：若待检测产品的不良缺陷检测结果为检测合格，则继续对待检测产品分别进行同轴度检测和旋转度检测。N个检测状态的检测图像可分类为对待检测产品进行不良缺陷的检测图像、同轴度的检测图像和旋转度的检测图像。在N个检测状态下的检测图像中提取出与同轴度检测和旋转度检测有关的检测图像，例如：同轴度和旋转度图像，即保存在Coaxiality.bmp文件中的Coaxiality图像。具体的，屏体检测设备从Previous.bmp文件中获取屏体图像，即Previous图像；当检测待检测产品的同轴度和旋转度特征时，从Coaxiality.bmp文件中获取同轴度和旋转度图像，即Coaxiality图像。根据Previous图像和Coaxiality图像对待检测产品进行同轴度检测和旋转度检测。
检测单元，具体用于若待检测产品的不良缺陷检测结果为检测合格，在N个检测状态下的检测图像提取出同轴度对应的检测图像或者旋转度对应的检测图像；基于待检测产品的屏体图像和同轴度对应的检测图像进行同轴度检测；基于待检测产品的屏体图像和旋转度对应的检测图像进行旋转度检测。
在本发明的具体实施例中，检测单元在基于待检测产品的屏体图像和同轴度对应的检测图像进行同轴度检测时，具体用于将待检测产品的屏体图像和同轴度对应的检测图像分别与预先创建的形状模型进行匹配，得到待检测产品的显示屏盖板的中心位置坐标以及待检测产品的液晶显示模组的中心位置坐标；根据待检测产品的盖板的中心位置坐标以及待检测产品的液晶显示模组的中心位置坐标进行同轴度检测。具体的，通过AOI算法处理Previous图像，获取待检测产品的显示屏盖板的中心位置坐标，通过AOI算法处理Coaxiality图像，获取液晶显示模组的中心位置坐标，计算待检测产品的显示屏盖板的中心位置坐标和液晶显示模组的中心位置坐标之间的差值，编辑模糊逻辑的数学表达式来判定差值是否在产品公差范围以内，来确定产品同轴度是否合格。
在本发明的具体实施例中，检测单元在基于待检测产品的屏体图像和旋转度对应的检测图像进行旋转度检测时，具体用于将待检测产品的屏体图像和同轴度对应的检测图像分别与预先创建的形状模型进行匹配，得到待检测产品的盖板的垂直方向与待检测产品的液晶显示模组的夹角；根据待检测产品的盖板的垂直方向与待检测产品的液晶显示模组的夹角进行旋转度检测。具体的，通过AOI算法处理Previous图像，获取待检测产品的显示屏盖板与垂直方向的角度，通过AOI算法处理Coaxiality图像，获取液晶显示模组与垂直方向的角度，计算待检测产品的显示屏盖板垂直方向的角度和液晶显示模组垂直方向的角度之间的差值，编辑模糊逻辑的数学表达式来判定差值是否在产品公差范围以内，来确定产品旋转度是否合格。
屏体检测设备在基于待检测产品的屏体图像和同轴度对应的检测图像进行同轴度检测之前；或者在基于待检测产品的屏体图像和旋转度对应的检测图像进行旋转度检测之前，还包括：选择形状模型的标准校正样、提取特征区域、创建同轴度旋转度模板、确定标准位置偏差量以及检测同轴度和旋转度的过程。如图4所示，以穿戴类圆形手表屏为例，具体步骤如下：
屏体检测设备在选择形状模型的标准校正样的具体过程为：通过人工二次元测量在待检测产品中挑选出一个同轴度和旋转度均非常标准的良品校正样。其中，良品校正样需要满足显示屏盖板与液晶显示模组的贴合同轴度偏差趋于0，且旋转度偏差也趋于0。屏体检测设备在创建同轴度旋转度算法的模板中，将良品校正样作为形状模型的标准校正样，将创建的形状模型写入模板文件保存，并通过算法在Previous图像和Coaxiality图像中分别查找标准校正样的最佳匹配，并通过AOI算法计算出相应的显示屏盖板的中心位置坐标和液晶显示模组的中心位置坐标。
屏体检测设备在提取特征区域的具体过程为：对于Previous图像，在Halcon软件通过算法计算出显示屏盖板的中心位置坐标，然后以该中心位置为圆心，以显示屏可视区的半径乘以一定比例的系数画两个圆，将显示屏玻璃盖板的特征区域提取出来，并确保此区域在可视区以外且小于显示屏外形尺寸，以此来确保每一个待检测产品都能提取出该区域。对于Coaxiality图像，仍然是以屏体中心为圆心，以稍小于可视区范围为半径画圆，将液晶显示模组的特征区域提取出来。
屏体检测设备在创建同轴度旋转度模板的具体过程为：基于Halcon软件的算法，通过create_shape_model算子在显示屏玻璃盖板特征提取区域和液晶显示模组特征区域分别创建显示屏玻璃盖板形状模型和液晶显示模组形状模型。然后，write_shape_model算子将显示屏玻璃盖板形状模型写入到显示屏玻璃盖板形状模型文件(Glass.mod)中保存；将液晶显示模组形状模型写入液晶显示模组形状模型文件(Mark.mod)中保存。最后，在待检测产品进行同轴度检验和旋转度检验时，通过find_shape_model算子分别在的对应特征区域找到显示屏玻璃盖板形状模型和液晶显示模组形状模型的最佳匹配，并且输出相应的显示屏玻璃盖板的中心位置坐标(GlassX坐标、GlassY坐标和角度GlassD)和液晶显示模组的中心位置坐标(MarkX坐标、MarkY坐标和角度MarkD),然后计算显示屏玻璃盖板的中心位置坐标和液晶显示模组的中心位置坐标的坐标偏差，计算公式如下：
vGSMX＝vGlassX-vMarkX
vGSMY＝vGlassY-vMarkY
vGSMD＝vGlassD–vMarkD
屏体检测设备在确定标准位置偏差量的具体过程为：将良品校正样匹配到的显示屏玻璃盖板形状模型和液晶显示模组形状模型的中心相对坐标偏差量(vGSMX、vGSMY和vGSMD)，作为良品校正样的标准位置偏差量，并将结果写入到Position.txt文件中保存。即，在创建特征模板模式下将生成3个与模板相关文件(Glass.mod、Mark.mod和Position.txt)。
屏体检测设备在检测同轴度和旋转度的具体过程为：首先，当环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，同轴度旋转度算法采集待检测产品的屏体图像并保存在Previous.bmp文件中。然后，同轴度旋转度算法直接去读取利用良品校正样而创建生成的显示屏玻璃盖板形状模型文件(Glass.mod)、液晶显示模组形状模型文件(Mark.mod)以及中心位置坐标偏差量文件(Position.txt)。其次，在待检测产品点亮，且待检测产品处于检测同轴度和旋转度状态时，利用Halcon软件中的find_shape_model算子分别在Previous图像和Coaxiality图像中找到显示屏玻璃盖板形状模型和液晶显示模组形状模型的最佳匹配，并且输出相应的显示屏玻璃盖板和液晶显示模组的中心位置坐标实际偏差量，然后将实际偏差量与良品校正样的标准位置偏差量做比对，判定二者的偏差是否在产品公差范围内，在公差范围范围内则为良品，否则为同轴度不良品或着旋转度不良品。
在本发明的具体实施例中，屏体检测设备还包括：驱动电路，与所述环形光源相连接，用于控制所述环形光源为点亮状态或者未点亮状态。
在本发明的具体实施例中，屏体检测设备还包括：驱动治具，与所述待检测产品相连接，用于控制所述待检测产品为点亮状态或者未点亮状态。
本发明实施例提供的一种屏体检测设备，该屏体检测设备包括：环形光源、工业相机和检测单元；其中，工业相机，用于当环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，获取待检测产品的屏体图像；当环形光源为未点亮状态且待检测产品在点亮状态时，获取待检测产品在N个检测状态下的检测图像；检测单元，用于基于待检测产品的屏体图像和待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对待检测产品进行屏体检测。其中，N个检测状态可分类为对待检测产品进行不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测。现有技术中，同轴度和旋转度检测方法是人工操作二次元手动取点测试同轴度和旋转度，需要独立的工序，存在人工操作效率低下且无法确保产品的品质等问题。本发明将不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测整合到自动视觉检测工序里面，在产品工艺上省去了一道工序，克服了人工手动取点造成的精度低，操作繁琐、效率低下且不能同时检测不良缺陷和同轴度和旋转度等问题。使用本发明提出的屏体检测设备可以自动判定产品的品质好坏，大大提高了待测产品检测的判定效率，在提高自动化程度、节省人力资源的同时，确保产品质量的稳定性。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种屏体检测设备，其特征在于，所述设备包括：环形光源、工业相机和检测单元；其中，
所述工业相机，用于当所述环形光源为点亮状态且待检测产品为未点亮状态时，获取所述待检测产品的屏体图像；当所述环形光源为未点亮状态且所述待检测产品在点亮状态时，获取所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像；其中，N为大于等于1的自然数，N个检测状态可分类为对所述待检测产品进行不良缺陷检测、同轴度检测和旋转度检测；
所述检测单元，用于基于所述待检测产品的屏体图像和所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对所述待检测产品进行屏体检测。
2.根据权利要求1所述的屏体检测设备，其特征在于，所述检测单元，具体用于基于所述待检测产品的屏体图像和所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对所述待检测产品进行不良缺陷检测，获取到所述待检测产品的不良缺陷检测结果；若所述待检测产品的不良缺陷检测结果为检测不合格，则判定所述待检测产品不合格。
3.根据权利要求2所述的屏体检测设备，其特征在于，所述检测单元，还用于若所述待检测产品的不良缺陷检测结果为检测合格，则基于所述待检测产品的屏体图像和所述待检测产品在N个检测状态下的检测图像，对所述待检测产品进行同轴度检测和旋转度检测。
4.根据权利要求3所述的屏体检测设备，其特征在于，所述检测单元，具体用于在所述N个检测状态下的检测图像提取出同轴度对应的检测图像或者旋转度对应的检测图像；基于所述待检测产品的屏体图像和所述同轴度对应的检测图像进行同轴度检测；基于所述待检测产品的屏体图像和所述旋转度对应的检测图像进行旋转度检测。
5.根据权利要求4所述的屏体检测设备，其特征在于，所述检测单元，具体用于将所述待检测产品的屏体图像和所述同轴度对应的检测图像分别与预先创建的形状模型进行匹配，得到所述待检测产品的盖板的中心位置坐标以及所述待检测产品的液晶显示模组的中心位置坐标；根据所述待检测产品的盖板的中心位置坐标以及所述待检测产品的液晶显示模组的中心位置坐标进行同轴度检测。
6.根据权利要求4所述的屏体检测设备，其特征在于，所述检测单元，具体用于将所述待检测产品的屏体图像和所述同轴度对应的检测图像分别与预先创建的形状模型进行匹配，得到所述待检测产品的盖板的垂直方向与所述待检测产品的液晶显示模组的夹角；根据所述待检测产品的盖板的垂直方向与所述待检测产品的液晶显示模组的夹角进行旋转度检测。
7.根据权利要求1所述的屏体检测设备，其特征在于，所述屏体检测设备还包括：驱动电路，与所述环形光源相连接，用于控制所述环形光源为点亮状态或者未点亮状态。
8.根据权利要求1所述的屏体检测设备，其特征在于，所述屏体检测设备还包括：驱动治具，与所述待检测产品相连接，用于控制所述待检测产品为点亮状态或者未点亮状态。
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CN114237016A (zh) * 2021-12-06 2022-03-25 深圳同兴达科技股份有限公司 一种显示屏的测试方法

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