摘要
本发明涉及图像识别的质量检测技术领域,具体公开了基于图像传感器的手机玻璃盖板质量检测方法,使用工业相机对固定在检测平台上的手机玻璃盖板进行全方位扫描,基于采集的图像数据,根据裂纹分布情况确定裂纹集中区域,通过聚类分析计算裂纹分布特征异常值,识别出具有异常裂纹分布的区域,针对每个裂纹集中区域,提取裂纹的曲率波动特征和裂纹扩展速率特征,分别通过有限差分法近似计算曲率及其哈尔小波变换得到曲率波动特征值,利用局部离群因子算法计算裂纹扩展异常特征值,构建综合特征向量作为支持向量机模型的输入,预测每块手机玻璃盖板的质量评分,从而判断其质量等级,对低质量产品进行标记。
技术关键词
手机玻璃盖板
裂纹扩展速率
图像传感器
支持向量机模型
特征值
机器学习模型
原始图像数据
分布特征
波动特征
工业相机
图像分割
二值化图像
训练集
标记
检测平台
因子
平方根
聚类