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基于机器视觉的电容屏非可视区引线缺陷检测方法研究
摘要
随着电容屏在电子产品中的应用越来越广泛，电容屏非可视区引线缺陷的检测问题日益重要。本文提出了一种基于机器视觉技术的电容屏非可视区引线缺陷检测方法。首先，对电容屏非可视区引线缺陷进行分析研究，确定了缺陷检测的关键特征。然后，利用Canny算法进行图像边缘检测，获得图像的边缘信息。接着，基于特征点提取技术，提取出缺陷区域的特征点，并用SURF算法进行特征匹配，获得目标区域的相应关系。最后，结合机器学习算法，实现缺陷的自动分类和识别。实验结果表明，该方法能够有效地检测电容屏非可视区引线缺陷，具有较高的准确率和鲁棒性。
关键词：机器视觉；电容屏；非可视区引线缺陷；特征提取；特征匹配；机器学习
Abstract
Withtheincreasingapplicationofcapacitivetouchscreensinelectronicproducts,thedetectionofnon-visibleleaddefectsincapacitivetouchscreenshasbecomeincreasinglyimportant.Inthispaper,amethodfordetectingnon-visibleleaddefectsincapacitivetouchscreensbasedonmachinevisiontechnologyisproposed.Firstly,thenon-visibleleaddefectsofthecapacitivetouchscreenareanalyzedandstudied,andthekeyfeaturesofdefectdetectionaredetermined.Then,theCannyalgorithmisusedforimageedgedetectiontoobtaintheedgeinformationoftheimage.Next,basedonfeaturepointextractiontechnology,thefeaturepointsofthedefectareaareextracted,andtheSURFalgorithmisusedforfeaturematchingtoobtainthecorrespondingrelationshipofthetargetarea.Finally,combinedwithmachinelearningalgorithms,automaticclassificationandidentificationofdefectsisrealized.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelydetectnon-visibleleaddefectsincapacitivetouchscreens,andhashighaccuracyandrobustness.
Keywords:machinevision;capacitivetouchscreen;non-visibleleaddefect;featureextraction;featurematching;machinelearning
1.引言
电容屏是一种新型的输入设备，具有很多优点，如操作灵活、响应速度快、多点触控等。随着电容屏在电子产品中的广泛应用，其质量问题也日益突出，影响了产品的可靠性和稳定性。其中，非可视区引线缺陷是电容屏常见的缺陷之一，其对触控精度和响应速度有较大影响，因此对其进行有效的检测十分重要。
目前，针对电容屏的非可视区引线缺陷检测主要采用人工检测的方法，存在效率低、准确率差等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于机器视觉技术的电容屏非可视区引线缺陷检测方法。该方法采用Canny算法进行图像边缘检测，然后利用特征点提取技术提取出缺陷区域的特征点，并用SURF算法进行特征匹配，获得目标区域的相应关系，最后结合机器学习算法，实现缺陷的自动分类和识别。实验结果表明，该方法能够有效地检测电容屏非可视区引线缺陷，具有较高的准确率和鲁棒性。
2.电容屏非可视区引线缺陷分析
电容屏非可视区引线缺陷主要包括断线、短路、接触不良等几种情况。其中，断线是指引线中断，导致触控信号传输中断，出现失灵现象。短路是指引线间相互接触，导致触控信号受到干扰或误触发。接触不良是指引线与触控屏之间的接触不紧密，导致信号传输不畅或出现误差。
3.电容屏非可视区引线缺陷检测方法
3.1图像预处理
为了获得清晰的图像边缘信息，需要对图像进行预处理。本文采用Canny算法进行图像边缘检测。Canny算法是一种常用的图像边缘检测算法，能够较好地提取图像边缘信息。其基本思想是在图