CN116046791B - 点胶缺陷检测方法及检测装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种点胶缺陷检测方法及检测装置，方法应用于点胶缺陷检测装置，装置包括点胶组件、光源组件、图像采集组件和缺陷处理组件；方法包括：通过光源组件发出光线照射至位于点胶组件上的目标产品上；通过图像采集组件获取目标产品的图像；通过缺陷处理组件对目标产品的图像进行处理，获取点胶部分的频域特征和空间域特征，通过傅里叶变换对频域特征和空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，在灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出点胶部分的点胶状态。实施本申请，可避免出现点胶状态误判的情形，提高了检测精度。
Description
技术领域
本申请涉及表面缺陷检测技术领域，尤其涉及一种点胶缺陷检测方法及检测装置。
背景技术
随着科学技术的快速发展，在工业生产过程中对加工产品的要求越来越高。企业和用户对产品表面质量的要求也越来越严格。因此，在实际的工业生生产中，在加工完成产品之后，会对产品的表面质量缺陷进行检测分析。
现有技术中，可以通过机器视觉检测技术对工件产品的点胶状态进行检测，例如，点胶状态可以包括是否出现胶宽过小/过大、缺胶和断胶等，然而，申请人在研究中发现，上述检测方法在检测点胶状态时容易出现误判的情形。因此，如何提高对点胶状态的检测精度是亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例提供一种点胶缺陷检测方法及检测装置，可以准确地识别出点胶状态。
第一方面，本申请实施例提供了一种点胶缺陷检测方法，该方法应用于点胶缺陷检测装置，所述点胶缺陷检测装置包括点胶组件、光源组件、图像采集组件和缺陷处理组件；该方法可以包括如下步骤：
通过所述光源组件发出光线照射至位于所述点胶组件上的目标产品上；
通过所述图像采集组件获取所述目标产品的图像；
通过所述缺陷处理组件对所述目标产品的图像进行处理，获取点胶部分的频域特征和空间域特征，通过傅里叶变换对所述频域特征和所述空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在所述目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，在所述灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于所述边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出所述点胶部分的点胶状态。
实施本申请实施例，可以基于灰度差异边缘线条和边缘点识别出点胶部分的点胶状态，以这种方式，可以避免出现点胶状态误判的情形，提高了检测精度。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
通过所述缺陷处理组件获取所述点胶部分的面积，在确定所述点胶部分的面积大于预设阈值的情况下，确定所述目标产品不合格。
以这种方式，由于其进一步通过比较点胶部分的面积是大于或小于预设值来结合判断目标产品是否合格，最终筛选出不符合标准的残品，进一步提高了检测精度并扩大了应用范围。
在一种可能的实现方式中，所述通过傅里叶变换对所述频域特征和所述空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在所述目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，包括：
通过所述傅里叶变换对所述目标产品的图像进行处理，得到傅里叶变换后的图像；
通过高斯滤波器对所述傅里叶变换后的图像进行滤波；
对所述傅里叶变换后的图像进行卷积运算，将所述卷积运算后的图像还原为空间域图像，得到所述点胶部分的增强效果，并获取所述灰度差异边缘线条。
在一种可能的实现方式中，所述在所述灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于所述边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出所述点胶部分的点胶状态，包括：
获取所述目标产品的图像的灰度均值；
将所述灰度均值投影到所述灰度差异边缘线条上，并结合极性的一阶导数检测符合阈值范围要求的边缘点，并利用一一对应的边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出所述点胶部分的点胶状态。
在一种可能的实现方式中，所述频域特征包括低频特征、中频特征和高频特征，其中，所述低频特征用于指示所述目标产品的图像的整体轮廓，所述中频特征用于指示所述目标产品的图像的边缘信息和纹理信息，所述高频特征用于指示所述目标产品的图像所包含的图像噪声。
在一种可能的实现方式中，所述灰度差异边缘线条的数量为4。
在一种可能的实现方式中，其特征在于，所述光源组件和所述图像采集组件在同一垂直直线上。
以这种方式，由于通过合理设置值光源组件、图像采集组件之间的位置关系，能够满足使用更少的光源设置仅用一个光源就可以照亮整个目标产品的表面，通过减少光源的使用数量降低了检测成本，并且光源的使用数量的减少，也减少了检测调试过程中的测试功率量。
在一种可能的实现方式中，所述光源组件包括一个白色同轴光源、一个白色平行同轴光源、两个UV光源以及镜头所带的点光源。
以这种方式，可以照亮整个目标产品的表面，提高目标产品图像的质量，为后续识别点胶部分的点胶状态奠定了基础。
在一种可能的实现方式中，所述点胶状态包括多胶、少胶、断胶、凹胶、凸胶、溢胶、波浪胶、首尾端非明显缺胶中的至少一种。
第二方面，本申请实施例提供了一种点胶缺陷检测装置，包括点胶组件、光源组件、图像采集组件和缺陷处理组件；其中，
所述光源组件，用于发出光线照射至位于所述点胶组件上的目标产品上；
通过所述图像采集组件，用于获取所述目标产品的图像；
所述缺陷处理组件，用于对所述目标产品的图像进行处理，获取点胶部分的频域特征和空间域特征，通过傅里叶变换对所述频域特征和所述空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在所述目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，在所述灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于所述边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出所述点胶部分的点胶状态。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本申请实施例提供的一种点胶缺陷检测装置的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种图像采集组件的结构示意图；
图3是本申请实施例提供的一种涂胶位置示意图；
图4是本申请实施例提供的一种点胶缺陷检测方法的示意流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
参见图1，为本申请实施例提供的一种点胶缺陷检测装置11，包括：点胶组件111、光源组件112、图像采集组件113和缺陷处理组件114，其中，
通过光源组件112发出光线照射至位于点胶组件111上的目标产品上；
通过图像采集组件113获取目标产品的图像；
通过缺陷处理组114件对目标产品的图像进行处理，获取点胶部分的频域特征和空间域特征，这里，频域特征包括低频特征、中频特征和高频特征，其中，低频特征用于指示目标产品的图像的整体轮廓，中频特征用于指示目标产品的图像的边缘信息和纹理信息，高频特征用于指示目标产品的图像所包含的图像噪声；通过傅里叶变换对频域特征和空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，在灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出点胶部分的点胶状态。
在一个示例中，光源组件可以采用多个不同光源协同作用，以确保良好的成像效果。例如，光源组件包括一个白色同轴光源、一个白色平行同轴光源、两个UV光源以及镜头所带的点光源。
在一个示例中，光源组件可以仅采用一个光源。
在图1示出的实施方式中，如图2所示，为本申请提出的一种图像采集组件的结构示意图，包括定位部分和AOI（Automated Optical Inspection）检测部分。具体地，可以包括定位相机及镜头1131、定位相机垂直方向调节旋钮1132、定位同轴光源1133、AOI相机及镜头1134、AOI相机垂直方向调节旋钮1135、点光源安装孔1136、AOI平行同轴光源1137、AOI条形光源1138、点胶组件1139。
在实际应用中，定位部分和AOI检测部分可以分两套工业相机和镜头，其中，相机选用CMOS传感器的工业相机（其中分辨率为1280*1024），镜头选用远心镜头（视野：定位部分12.8*9.6/AOI检测部分21*16）。同一功能相机与镜头固定在同一模组中，镜头方向朝下设置，可通过旋钮调节高度以适应焦距。
对定位部分来说，白色同轴光源置于镜头下方；对AOI检测部分来说，白色平行同轴光源置于镜头下方，条形UV光源分别置于白色平行同轴光源两侧，并与水平方向呈30°±5°夹角，点光源置于镜头的点光源孔位。
结合图1和图2的结构，图像采集组件113可以包括上述定位部分，其中，其中，定位部分设置在点胶组件的左侧，缺陷处理组件设置在点胶组件的右侧。在实际应用中，可以将目标产品放置在点胶组件上，光源组件发出光线照射至目标产品上，通过定位部分移动到预先设置好的拍照位（示例性地，拍照位置可以由标记所在区域决定，以便以标记在图像的重心位置时设置），可以由定位相机及镜头采集图像，并将获取的图像输入到缺陷处理组件中，亦或者，可以由AOI相机及镜头采集图像，并将获取的图像输入缺陷处理组件中。在实际应用中，可以使用模板匹配寻找拍照位下的目标产品对应十字标记（示例性地，该十字标记的数量为2个，左右各设置一个），再通过匹配到的标记轮廓位置坐标使用Halcon算法计算出标记的中心坐标，然后，结合设置的匹配分数，以左右两侧标记中心坐标与模板坐标相减得出目标产品的实际偏移量。并将上述实际偏移量反馈给点胶组件，点胶组件由PLC运动控制实现点胶操作。在实际应用中，AIO相机及镜头可以采用飞拍方式0.5秒采集一次图像，并将采集到的图像输入到缺陷处理组件中。需要说明的是，上述举例只是一种示例，不应构成限定。
需要说明的是，在通过定位部分对目标产品进行定位的过程中，可以使用仿射变换进行模板匹配，并开放查找范围，其中，查找范围可以起始角度、角度范围、匹配分数中的至少一个，从而用户可以基于上述数值对目标产品进行精准定位。
具体地，仿射变换是将已创建的模板通过平移、旋转、缩放等变化后与目标标记进行匹配查找，提高模板匹配速度与精度。首先使用定位范围框选十字标记在图像中可能出现的位置范围，之后，执行匹配操作将在此范围中寻找十字标记；再使用创建模板框选十字标记点，画框大小应尽可能贴近十字标记的大小，以避免模板产生干扰。示例性地，画框可以为矩形。考虑到画框为矩形、标记为十字状，所以在标记附近可能存在干扰，此时应消除上述干扰，以满足对目标产品进行精准定位。
在一个实施例中，可以通过灰度值、面积、极性识别出点胶部分的点胶状态。其中，灰度值根据胶体在图像上呈现的灰度范围确定，面积根据图像处理后寻找到的胶体轮廓区域决定、极性根据胶体与背景的黑白过渡效果决定。示例性地，可以点胶状态包括多胶、少胶、断胶、凹胶、凸胶、溢胶、波浪胶、首尾端非明显缺胶中的至少一种。
下面对其进行具体阐述：
在一个实施例中，可以通过缺陷处理组件获取点胶部分的面积，并基于点胶部分的面积识别出点胶状态。例如，在确定点胶部分（图3为涂胶位置示意图）的面积大于预设阈值的情况下，确定目标产品出现多胶状态。这也意味着目标产品是不合格的。又例如，在确定点胶部分的面积小于预设阈值的情况下，确定目标产品处于正常整体。这也意味着目标产品是合格的。
在一个实施例中，可以通过灰度值、极性寻找胶体区域，并计算胶体的宽度，从而可以基于胶体宽度，识别出点胶部分的点胶状态。具体地，可以先获取目标产品图像的灰度均值；将灰度均值投影到灰度差异边缘线条上，并结合极性的一阶导数检测符合阈值范围要求的边缘点（例如，经过极性的一阶倒数是正值或负值做到“从黑到白”“从白到黑”的选择），并利用一一对应的边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出点胶部分的点胶状态。进一步地，获取灰度差异边缘线条的具体实现过程可以包括：通过傅里叶变换对目标产品的图像进行处理，得到傅里叶变换后的图像；通过高斯滤波器对傅里叶变换后的图像进行滤波；对傅里叶变换后的图像进行卷积运算，将卷积运算后的图像还原为空间域图像，得到点胶部分的增强效果，并获取灰度差异边缘线条。示例性地，灰度差异边缘线条的数量为4条，旨在指示从黑到白或者从白到黑的变化。从而可以以4条灰度差异边缘线条的区域生成准确位置的检测框，避免被距离胶体较远的背景形成干扰。
在一个实施例中，在识别出点胶部分的点胶状态后，可以通过显示组件输出点胶状态，以便检测人员可以实时获知目标产品是否符合设计要求。以这种方式，可以提高检测人员的检测效率。
在实际应用中，缺陷处理组件中可以运行有处理程序，以执行本申请提出的点胶缺陷检测装置所对应的功能。
总的来说，本申请提出的点胶缺陷检测装置，当需要检测产品是否存在缺陷时，首先获取一个或多个光源对产品的照射得到的清晰且特征对比明显的图像；然后，对获取到的产品的图像进行处理，基于灰度差异边缘线条和边缘点识别出点胶部分的点胶状态；最后，显示各项结果。以这种方式，可以避免出现点胶状态误判的情形，提高了检测精度。
需要说明的是，上述系统中的各个装置还可以包括其他单元，各个设备、单元的具体实现可以参见上述实施例中相关描述，此处，不再赘述。
为了便于更好地实施本申请实施例的上述方案，本申请还对应提供了一种点胶缺陷检测方法，如图4所示，可以包括但不限于如下步骤：
步骤S401、通过光源组件发出光线照射至位于点胶组件上的目标产品上；
步骤S402、通过图像采集组件获取目标产品的图像；
步骤S403、通过缺陷处理组件对目标产品的图像进行处理，获取点胶部分的频域特征和空间域特征，通过傅里叶变换对频域特征和空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，在灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出点胶部分的点胶状态。
关于各步骤的具体实现，请参考前述描述，此处不多加赘述。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本披露并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本披露，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本披露所必须的。
进一步需要说明的是，虽然图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时（例如，计算机上包括缺陷处理组件；），使得计算机或处理器执行上述任一个实施例所述方法中的一个或多个步骤。上述装置的各组成模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在所述计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机产品存储在计算机可读存储介质中。
上述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的设备的内部存储单元，例如硬盘或内存。上述计算机可读存储介质也可以是上述设备的外部存储设备，例如配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，上述计算机可读存储介质还可以既包括上述设备的内部存储单元也包括外部存储设备。上述计算机可读存储介质用于存储上述计算机程序以及上述设备所需的其他程序和数据。上述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
可以理解，本领域普通技术人员可以意识到，结合本申请各个实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本领域技术人员能够领会，结合本申请各个实施例中公开描述的各种说明性逻辑框、模块和算法步骤所描述的功能可以硬件、软件、固件或其任何组合来实施。如果以软件来实施，那么各种说明性逻辑框、模块、和步骤描述的功能可作为一或多个指令或代码在计算机可读媒体上存储或传输，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读媒体可包含计算机可读存储媒体，其对应于有形媒体，例如数据存储媒体，或包括任何促进将计算机程序从一处传送到另一处的媒体(例如，根据通信协议)的通信媒体。以此方式，计算机可读媒体大体上可对应于（1）非暂时性的有形计算机可读存储媒体，或（2）通信媒体，例如信号或载波。数据存储媒体可为可由一或多个计算机或一或多个处理器存取以检索用于实施本申请中描述的技术的指令、代码和/或数据结构的任何可用媒体。计算机程序产品可包含计算机可读媒体。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种点胶缺陷检测方法，其特征在于，所述方法应用于点胶缺陷检测装置，所述点胶缺陷检测装置包括点胶组件、光源组件、图像采集组件和缺陷处理组件；所述方法包括：
通过所述光源组件发出光线照射至位于所述点胶组件上的目标产品上；
通过所述图像采集组件获取所述目标产品的图像；
通过所述缺陷处理组件对所述目标产品的图像进行处理，获取点胶部分的频域特征和空间域特征，通过傅里叶变换对所述频域特征和所述空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在所述目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，其中，所述灰度差异边缘线条用于指示从黑到白或从白到黑的变化，在所述灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于所述边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出所述点胶部分的点胶状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过所述缺陷处理组件获取所述点胶部分的面积，在确定所述点胶部分的面积大于预设阈值的情况下，确定所述目标产品不合格。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过傅里叶变换对所述频域特征和所述空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在所述目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，包括：
通过所述傅里叶变换对所述目标产品的图像进行处理，得到傅里叶变换后的图像；
通过高斯滤波器对所述傅里叶变换后的图像进行滤波；
对所述傅里叶变换后的图像进行卷积运算，将所述卷积运算后的图像还原为空间域图像，得到所述点胶部分的增强效果，并获取所述灰度差异边缘线条。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于所述边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出所述点胶部分的点胶状态，包括：
获取所述目标产品的图像的灰度均值；
将所述灰度均值投影到所述灰度差异边缘线条上，并结合极性的一阶导数检测符合阈值范围要求的边缘点，并利用一一对应的边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出所述点胶部分的点胶状态。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述频域特征包括低频特征、中频特征和高频特征，其中，所述低频特征用于指示所述目标产品的图像的整体轮廓，所述中频特征用于指示所述目标产品的图像的边缘信息和纹理信息，所述高频特征用于指示所述目标产品的图像所包含的图像噪声。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述灰度差异边缘线条的数量为4。
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述光源组件和所述图像采集组件在同一垂直直线上。
8.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述光源组件包括一个白色同轴光源、一个白色平行同轴光源、两个UV光源以及镜头所带的点光源。
9.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述点胶状态包括多胶、少胶、断胶、凹胶、凸胶、溢胶、波浪胶、首尾端非明显缺胶中的至少一种。
10.一种点胶缺陷检测装置，其特征在于，包括点胶组件、光源组件、图像采集组件和缺陷处理组件；其中，
所述光源组件，用于发出光线照射至位于所述点胶组件上的目标产品上；
通过所述图像采集组件，用于获取所述目标产品的图像；
所述缺陷处理组件，用于对所述目标产品的图像进行处理，获取点胶部分的频域特征和空间域特征，通过傅里叶变换对所述频域特征和所述空间域特征进行空间域到频域以及频域到空间域的变换，以在所述目标产品的图像中获取灰度差异边缘线条，其中，所述灰度差异边缘线条用于指示从黑到白或从白到黑的变化，在所述灰度差异边缘线条所在的图像区域中，获取边缘点，并基于所述边缘点进行胶体宽度的计算，以识别出所述点胶部分的点胶状态。
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114494257A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-05-13 | 深圳市元硕自动化科技有限公司 | 涂胶检测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115598136A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-01-13 | 深圳市元硕自动化科技有限公司（Cn） | 屏幕涂胶质量的检测装置 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109387518B (zh) * | 2017-08-02 | 2022-06-17 | 上海微电子装备（集团）股份有限公司 | 自动光学检测方法 |
| CN108230303A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-29 | 河北工业大学 | 一种多晶硅太阳能电池片外观划痕缺陷检测的方法 |
| CN109461135B (zh) * | 2018-09-18 | 2021-08-17 | 易思维（杭州）科技有限公司 | 涂胶图片的处理方法 |
| CN112950541B (zh) * | 2019-04-12 | 2023-10-13 | 浙江大学台州研究院 | 一种基于机器视觉的合成革涂胶在线监测方法 |
| CN110248075A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-09-17 | 北京博视智动技术有限公司 | 图像获取装置、方法及系统和点胶质量检测方法及系统 |
| CN112561850B (zh) * | 2019-09-26 | 2024-09-24 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种汽车涂胶检测方法、设备及存储介质 |
| CN111815537B (zh) * | 2020-07-16 | 2022-04-29 | 西北工业大学 | 一种新型图像盲解去模糊方法 |
| CN112686896B (zh) * | 2021-03-12 | 2021-07-06 | 苏州鼎纳自动化技术有限公司 | 基于分割网络的频域空间结合的玻璃缺陷检测方法 |
| CN112735969B (zh) * | 2021-04-02 | 2021-08-06 | 高视科技(苏州)有限公司 | Led半导体封装点胶缺陷检测方法、电子设备以及存储介质 |
| CN114120051B (zh) * | 2021-11-11 | 2024-06-04 | 易思维(杭州)科技股份有限公司 | 一种胶条边缘点的筛选方法 |
| CN113866171B (zh) * | 2021-12-02 | 2022-03-18 | 武汉飞恩微电子有限公司 | 电路板点胶检测方法、设备及计算机可读存储介质 |
| CN114494179A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-05-13 | 深圳闪回科技有限公司 | 一种基于图像识别的手机背部破损点检测方法及系统 |
| CN114581445B (zh) * | 2022-05-06 | 2022-09-30 | 深圳市元硕自动化科技有限公司 | 点胶产品分段检测方法、系统、设备及存储介质 |
-
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114494257A (zh) * | 2022-04-15 | 2022-05-13 | 深圳市元硕自动化科技有限公司 | 涂胶检测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115598136A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-01-13 | 深圳市元硕自动化科技有限公司（Cn） | 屏幕涂胶质量的检测装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Multi-operator feature enhancement methods for industrial defect detection;Bo Zhou 等;Journal of Physics: Conference Series;第2078卷;第1-12页 * |
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