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平板元件表面缺陷检测与分类方法研究

赵佳雨  
【摘要】:在智能手机等的屏幕的生产、切割以及二次加工的过程中,因为技术水平,车间环境以及一些其他环境和人为因素的影响,手机屏幕难免会出现划痕、异物、破损等生产质量问题。这些问题的出现不但影响着屏幕的光学特性和观感,而且影响着消费者对产品的接受度。因此,只有通过严格的生产检测将存在瑕疵的产品筛选出来,才能符合企业、客户和消费者的需求。传统的生产线大多采用人工检测的方法,这种方法检测效率低下,对工人要求比较高,并且检测的结果无法量化,对企业的生产效率产生了一定的影响。缺陷的类别、数量以及在玻璃平板中所处的位置都决定了对产品的后续加工和处理。所以,怎样在大批量生产的透明玻璃平板原件中准确高效地筛选出瑕疵品并且将缺陷进行分类成为一个继续解决的难题。本文在对玻璃瓶白表面缺陷特征研究的基础上,设计了由光源,变焦显微镜和CCD组成的暗场照明配置。由于只有凹陷是应该发送进行进一步调查的真正损害,因此应该区分和去除与尘埃颗粒相关的错误信号。将暗场散射显微镜和模式识别方法结合起来对凹陷物和尘埃颗粒进行分类。SDES用于光学样品的暗场图像采集。然后对每幅图像进行灰度,纹理和形态分析,以提取原始特征数据,并用主成分分析对其进行压缩。基于压缩后的特征数据,采用支持向量机构建分类模型。训练集的成功判别率为96.56%,预测集的成功判别率为93.90%。分类结果表明该方法可用于实际凹陷和尘埃粒子鉴别实际光学样品。本文以玻璃平板原件的缺陷如凹陷、划痕、粉尘等为研究对象,在查阅了大量缺陷检测以及机器学习的相关文献的基础上,采用SVM分类器,对玻璃平板原件的表面缺陷检测及分类进行了初步的研究。


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