【摘 要】
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摄像模组在数码产品中有着非常广泛的应用,早已成为人们生活中不可或缺的重要组成部分,对其质量的要求也越来越高,而在摄像模组的各类视觉缺陷中,脏污是比较常见,也是最难检
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摄像模组在数码产品中有着非常广泛的应用,早已成为人们生活中不可或缺的重要组成部分,对其质量的要求也越来越高,而在摄像模组的各类视觉缺陷中,脏污是比较常见,也是最难检测的一种。传统的依靠人眼检测脏污缺陷的方法由于时间效率低下,以及在检测过程中受到主观心理因素的影响而导致对轻微淡脏的判定存在争议,很难满足摄像模组产品质量和生产效率的要求。因此,研究出一种准确快速、不受外界条件干扰的脏污视觉检测方法,具有非常重要的研究意义和应用价值。为了实现自动化作业,本文研究了基于单背景建模的方法来从复杂背景光强中提取脏污目标。通过采用不同的建模算法,分别分割出疑似目标区域,并进行判定与评估。主要从图像预处理、目标区域提取与特征分析、脏污判定与等级划分,以及不同建模算法的分析比较四个部分来阐述了所研究内容。首先使用摄像模组来采集亚克力板的表面图像,分析图像的成像特征和脏污的表现特点;然后通过降采样、对比度拉伸与平滑滤波等预处理,获取到目标特征明显、且便于处理的灰度图像;之后分别采用滑块扫描法、线性插值法、中值滤波法以及B样条曲面拟合进行背景建模,对分割出的前景像素采用连通域分析后得到疑似目标区域,同时计算该目标区域的对比度、面积及圆形度等主要特征;随后提出了采用决策树对疑似目标进行脏污判定,并通过模糊模式识别完成对脏污的轻重等级划分。最后根据本文的技术路线,设计了实验进行验证。通过对大量真实的缺陷样本和正常图像进行检测,并计算不同建模方法下的正确检出率和误检率,分析了各种建模方法的优劣性和鲁棒性。实验结果表明,基于线性插值和B样条曲面拟合的背景建模算法,分割出的目标较为完整,能保证其形状和灰度特性;而通过滑块扫描和中值滤波法进行分割时,得到的区域与待检测目标的表现形状存在差异,尤其在分割淡脏时,会出现细节信息丢失。同时,对于存在于暗角附近的脏污缺陷,这些算法不可避免都会存在一定程度的漏检。
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