一、检测项目与目标
-
外观缺陷检测
- 划痕：检测屏幕表面是否存在划痕，包括细微划痕和明显划痕。
- 裂纹：识别屏幕玻璃或内部是否有裂纹产生。
- 脏污：检测屏幕上的灰尘、指纹、油污等污渍。
- 边缘缺陷：检查屏幕边缘是否有崩边、缺角等问题。
-
显示功能检测
- 亮点：找出屏幕在全黑背景下异常发亮的像素点。
- 暗点：检测在全白背景下不发光的像素点。
- 色斑：识别屏幕上出现的颜色不均匀区域，如色块、色带等。
- 亮度均匀性：评估屏幕不同区域的亮度差异是否在可接受范围内。
- 对比度：确定屏幕显示图像时亮部与暗部的对比程度是否符合标准。
-
贴合精度检测（适用于多层屏幕结构或屏幕与边框贴合）
- 贴合偏移：检查屏幕各层之间或屏幕与边框之间的贴合位置是否准确，有无偏移现象。
- 贴合气泡：检测贴合面是否存在气泡，气泡的大小和数量是否超标。
二、硬件系统配置
-
工业相机
- 选择高分辨率、高帧率的相机，如 CCD 或 CMOS 相机。对于外观缺陷检测，分辨率需能清晰分辨微小缺陷，例如 500 万像素以上；对于显示功能检测，相机要能准确捕捉屏幕显示的各种细节，可根据屏幕尺寸和检测精度要求确定合适的分辨率和帧率。
- 配备合适的镜头，如定焦镜头或变焦镜头，确保能够覆盖整个手机屏幕区域，并能获取清晰图像。镜头的焦距、光圈等参数根据相机与屏幕的距离、视野要求等因素确定。
-
光源系统
- 针对不同检测项目采用不同的光源。
- 对于外观缺陷检测，可采用环形光源、穹顶光源或条形光源等。环形光源可提供均匀的照明，适合检测划痕、脏污等；穹顶光源能有效减少阴影，利于检测边缘缺陷；条形光源可用于突出屏幕表面的纹理特征，辅助检测一些细微缺陷。
- 对于显示功能检测，采用背光源，如 LED 背光源，能够提供稳定、均匀的背光，以准确检测屏幕的亮点、暗点、色斑等问题。光源的亮度、颜色温度等参数可调节，以适应不同的检测需求。
-
机械传动系统
- 设计合适的工装夹具，确保手机屏幕在检测过程中能够稳定固定，且方便快速装卸。夹具要能兼容不同尺寸和型号的手机屏幕，并保证屏幕在检测位置的重复性和准确性。
- 采用高精度的运动控制平台，如直线导轨、丝杆传动机构等，实现相机和光源相对于手机屏幕的精确移动和定位。运动控制平台应具备较高的定位精度，例如 ±0.05mm 以内，以保证对屏幕各个区域进行全面、准确的检测。
-
图像处理计算机
- 配置高性能的计算机，具备强大的 CPU 和 GPU 运算能力，以满足图像处理和分析的高速运算需求。例如，采用多核处理器、专业图形显卡等硬件配置。
- 计算机内存要足够大，以存储大量的图像数据和运行复杂的图像处理算法。同时，配备高速硬盘或固态硬盘，用于快速存储和读取检测数据及图像。
三、软件系统设计
-
图像采集模块
- 开发相机控制软件，实现对工业相机的参数设置，如曝光时间、增益、帧率等，根据不同的检测项目和光照条件自动调整相机参数，以获取最佳的图像质量。
- 控制机械传动系统，使相机按照预定的路径和速度对手机屏幕进行图像采集，确保采集到完整、清晰的屏幕图像。采集的图像数据传输到计算机内存中进行后续处理。
-
图像处理与分析模块
- 图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、增强等预处理操作，去除噪声干扰，提高图像的清晰度和对比度，便于后续的缺陷检测和特征提取。例如，采用中值滤波去除椒盐噪声，使用直方图均衡化增强图像对比度。
- 缺陷检测算法：
- 划痕检测：运用边缘检测算法，如 Canny 边缘检测，提取屏幕图像的边缘信息，然后通过形态学处理和轮廓分析，识别出与划痕特征相符的边缘轮廓，并根据轮廓的长度、宽度、深度等参数判断划痕的严重程度。
- 裂纹检测：采用图像分割算法，将屏幕图像分割成不同的区域，分析区域的纹理特征和灰度变化，结合深度学习算法（如卷积神经网络）对裂纹进行识别和分类。
- 脏污检测：通过设定阈值的方法，将图像中的污渍区域与正常屏幕区域分离，计算污渍区域的面积、形状等特征，判断脏污的类型和程度。
- 亮点、暗点和色斑检测：对比屏幕在不同背景颜色下的像素值分布，设定合适的阈值范围，找出与正常像素值差异较大的像素点，确定亮点、暗点和色斑的位置和数量。对于色斑检测，还可采用颜色空间转换和聚类分析的方法，识别出色斑的颜色和范围。
- 贴合精度检测：通过图像配准算法，将屏幕各层或屏幕与边框的图像进行配准，计算配准后的偏移量和重叠区域的差异，检测贴合偏移和贴合气泡。例如，采用基于特征点的图像配准方法，提取屏幕边缘或特定图案的特征点，通过匹配特征点计算位移和旋转参数，从而确定贴合精度。
- 显示功能评估算法：
- 亮度均匀性评估：将屏幕划分为若干个区域，测量每个区域的平均亮度值，计算亮度的最大值与最小值之差以及标准差等统计参数，评估亮度均匀性是否符合标准。例如，如果亮度差值超过一定阈值或标准差过大，则判定亮度均匀性不合格。
- 对比度评估：在屏幕上显示特定的对比度测试图案，如黑白相间的条纹或灰度渐变图案，通过测量亮部和暗部的像素值差异，计算对比度值，并与标准对比度值进行比较，判断对比度是否达标。
-
数据管理与报表生成模块
- 建立数据库，存储检测过程中的图像数据、检测结果、设备参数、产品信息等。数据库应具备数据查询、统计分析、备份和恢复等功能，方便对检测数据进行管理和追溯。
- 根据检测结果生成详细的检测报表，包括手机屏幕的型号、批次、检测时间、各项检测项目的结果（合格 / 不合格）、缺陷的类型、位置和数量等信息。报表可以以文本、表格、图像等多种形式呈现，便于生产管理人员和质量控制人员查看和分析。
-
用户界面设计
- 开发友好的人机交互界面，方便操作人员进行设备控制、参数设置、检测任务启动和停止等操作。界面应显示设备的运行状态、检测进度、实时图像预览等信息，使操作人员能够直观地了解检测过程。
- 提供检测结果的可视化展示，如在屏幕上标记出缺陷的位置和类型，以不同颜色或图标区分合格与不合格产品，便于操作人员快速判断产品质量。
四、检测流程
-
上料
- 将待检测的手机屏幕放置在工装夹具上，确保屏幕安装牢固且位置准确。
-
图像采集
- 启动检测系统，图像采集模块控制相机和光源，按照预设的程序对手机屏幕进行多角度、多区域的图像采集。采集过程中，根据不同的检测项目切换合适的光源和相机参数。
-
图像处理与分析
- 采集到的图像传输到图像处理计算机，图像处理与分析模块对图像进行预处理、缺陷检测和显示功能评估等操作，得出各项检测结果。
-
数据存储与报表生成
- 将检测结果和相关数据存储到数据库中，并生成检测报表。
-
下料
- 根据检测结果，将合格产品和不合格产品分别输送到相应的下料通道，完成检测流程。
五、系统校准与维护
-
-
定期校准
- 对工业相机进行校准，包括焦距校准、像素校准、颜色校准等，确保相机拍摄的图像准确性和一致性。校准周期可根据设备使用频率和精度要求确定，例如每月或每季度校准一次。
- 校准光源系统，保证光源的亮度、颜色温度、均匀性等参数稳定在设定范围内。可使用专业的光强计、色温计等仪器进行测量和调整。
-
设备维护
- 定期清洁相机镜头、光源表面和机械传动部件，防止灰尘、油污等杂质影响设备性能。
- 检查机械传动系统的运动精度，如导轨的直线度、丝杆的间隙等，如有异常及时调整或维修。
- 对图像处理计算机进行系统维护，包括软件更新、病毒防护、数据备份等，确保计算机运行稳定可靠。
-
通过以上机器视觉检测手机屏幕方案，可以实现对手机屏幕的高效、准确检测，提高手机屏幕的生产质量和生产效率，降低人工检测成本和误判率，满足大规模自动化生产的需求。在实际应用中，可根据具体的生产工艺和质量要求对方案进行进一步优化和完善。
