基于分区的单侧入光式导光板暗影缺陷提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109064439A(43)申请公布日2018.12.21(21)申请号201810622965.2(22)申请日2018.06.15(71)申请人杭州舜浩科技有限公司地址311215浙江省杭州市萧山区萧山经济技术开发区启迪路198号C-703-2室(72)发明人李俊峰卢彭飞楼小栋胡浩(74)专利代理机构杭州中成专利事务所有限公司33212代理人金祺(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06T7/187(2017.01)G01N21/88(2006.01)权利要求书3页说明书12页附图7页(54)发明名称基于分区的单侧入光式导光板暗影缺陷提取方法(57)摘要本发明提供一种基于分区的单侧入光式导光板暗影缺陷提取方法，本发明对导光板各分区图像分别设计两方向高斯滤波器，并在傅里叶变换基础上分别进行高斯滤波，通过计算暗影面积、暗影轮廓长度及偏心距来确定暗影缺陷，避免成像过程中的造成的外界干扰，有效提高了暗影缺陷的准确性；而且可以通过设置暗影面积、暗影轮廓长度及偏心距等过滤不同的暗影缺陷，满足不同厂家、不同等级产品的质量检测要求，提高了算法的适应性；本发明可以根据导光板图像的灰度变化进行自动分区并进行暗影检测，可以有效克服光照不均匀、光照变化等对缺陷检测的影响，大大提高检测算法的稳定性和鲁棒性。CN109064439ACN109064439A权利要求书1/3页1.基于分区的单侧入光式导光板暗影缺陷提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集导光板图像F；执行步骤2；步骤2、使用区域生长法对图像进行分区；得到i个区域的图像，执行步骤3；步骤3、获取采集到的i个区域的图像的尺寸，其高度和宽度分别设为Mi和Ni；执行步骤4；步骤4、将图像灰度值大小调整到0-255之间，得到灰度值调整后图像；执行步骤5；步骤5、通过全局阈值分割法对灰度值调整后图像进行阈值分割，得到全局阈值分割法分割的结果图；执行步骤6；步骤6、求取全局阈值分割法分割的结果图的连通域，得到全局分割结果的连通域图；执行步骤7；步骤7、对全局分割结果的连通域图进行特征提取，得到最大面积提取结果图；执行步骤8；步骤8、将最大面积提取结果图从导光板图像F中分割出来，得到提取图像，执行步骤9；步骤9、对提取图像进行对比度增强，得到对比度增强图，执行步骤10；步骤10、对于对比度增强图进行高斯滤波，得到高斯滤波图；执行步骤11；步骤11、将高斯导数与高斯滤波图进行卷积，得到’xy’高斯导数方向卷积后的图像和’y’高斯导数方向卷积后的图像；执行步骤12；步骤12、将步骤11中’y’高斯导数方向卷积后的图像和’xy’高斯导数方向卷积后的图像相加，得到高斯导数不同方向卷积图相加结果图；执行步骤13；步骤13、对高斯导数不同方向卷积图相加结果图进行两次中值滤波，得到第一次中值滤波结果图和第二次中值滤波结果图；执行步骤14；步骤14、第一次中值滤波结果图和第二次中值滤波结果图作差，得到两幅中值滤波作差结果图；执行步骤15；步骤15、通过最大类间差法对两幅中值滤波作差结果图进行阈值分割处理，得到最大类间差法阈值分割结果图；执行步骤16；步骤16、对最大类间差法阈值分割结果图求取连通域，得到连通域结果图；执行步骤17；步骤17、对连通域结果图特征提取，得到暗隐缺陷图；执行步骤18；步骤18、显示暗影缺陷。2.根据权利要求1所述的基于分区的单侧入光式导光板暗影缺陷提取方法，其特征在于，步骤4的运算方法为：式中fi(x,y)为调整前第i区图像在(x,y)处的灰度值，gi(x,y)为调整后第i区图像在(x,y)处的灰度值。3.根据权利要求2所述的基于分区的单侧入光式导光板暗影缺陷提取方法，其特征在于，步骤5包括：2CN109064439A权利要求书2/3页全局阈值分割法即记目标图像Fi(第i区图像)灰度级为L(一般L＝256)，用nij表示第i区灰度值为j的像素个数，用ni表示第i区总的像素个数，用pij表示第i区灰度值为j的像素点出现的概率，pij＝nij/ni，其中将第i区目标图像中像素灰度值用t分割成背景C0和前景C1两部分，则阈值后第i区的目标函数如下：式中通过公式获得最佳阈值t*，4.根据权利要求3所述的基于分区的单侧入光式导光板暗影缺陷提取方法，其特征在于，步骤9包括：第一，通过滑动窗口来确定单一像素局部均值，公式如下：式中(2m+1)(2n+1)为要滑动窗口中处理区域的面积，fi(x,y)为该第i区要处理区域中(x,y)处的像素值，为处理后(x*,y*)处的像素均值，其中(x*,y*)为滑动窗口区域的中心位置；第二，通过单一像素均值实现对比度拉伸，公式如下：**