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期刊文章详细信息

基于机器视觉的手机屏幕玻璃尺寸检测及崩边评价    

Glass size measurement and edge collapse assessment of mobile phone screens based on machine vision

  

文献类型:期刊文章

作  者:罗根[1] 倪军[1]

机构地区:[1]中国计量大学光电学院

出  处:《电子测量与仪器学报》

基  金:浙江省新苗人才计划(2017R409025)资助项目

年  份:2018

卷  号:32

期  号:2

起止页码:92-96

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:为了满足针对手机屏幕玻璃的尺寸和崩边的高精度检测要求,设计了一种基于最小二乘法的手机屏幕玻璃尺寸检测及崩边评价方法。通过采用线阵相机实时地采集高精度的图像,同时对目标边缘像素进行基于灰度的采样并用最小二乘法进行拟合比较,再对定位后的目标边界进行分段的二次拟合,最后建立模板以及误差响应函数对玻璃边缘与拟合结果进行高通滤波后的误差统计,利用层次凝聚聚类可以获得准确的崩边位置和崩边大小。为了验证方法的可行性进行了实验,实验结果表明,崩边的检测率达100%,误检率为2%,尺寸检测误差小于0.05%,尺寸检测误差约为0.04 mm。该方法能较准确地检测手机屏幕玻璃尺寸和崩边,同时具有精度高的优点,并满足了实时检测要求。

关 键 词:屏幕检测  层次凝聚聚类  误差函数 最小二乘法

分 类 号:TN929.53] TP391.41]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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