[发明专利]一种在线异物线路检测方法及系统

权利要求书

1.一种在线异物线路检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：在检测机台采集包含邦定区域的玻璃基板照片；

S2：对所述玻璃基板照片进行预处理，所述预处理方式包括依序设置的高斯模糊操作与灰度映射操作；所述高斯模糊操作用于模糊玻璃基板照片中的细小噪点和干扰，生成第一灰度图像；所述灰度映射操作将所述第一灰度图像每个像素的灰度值映射到设定的数值区间，生成新的灰度值，将新的灰度值组合为第二灰度图像；

S3：采用图像处理算法对所述第二灰度图像进行检测，识别所述第二灰度图像中的缺陷区域；所述图像处理算法具体包括以下步骤：

S3-1：对输入的第二灰度图像进行二值化，得到二值图；

S3-2：采用连通性分析方法对所述二值图执行分割操作，得到检测区图像；

S3-3：对每个检测区图像进行形态学腐蚀处理，得到腐蚀图像；

S3-4：将每个腐蚀图像的空间域通过离散傅里叶变换转换到频域信号；

S3-5：在频域内构造一个带通滤波器，所述带通滤波器只允许指定范围内的信号通过，用于滤除频域信号中的高频分量，得到低频信号；

S3-6：将所述低频信号还原为空间域，得到滤波图像；

S3-7：将第二灰度图像与滤波图像进行逐像素灰度值相减得到每个像素的灰度差值，生成差分图；

S3-8：在差分图上差值不为零的区域构造最小外接矩形，计算该外接矩形的面积，若面积大于设定的阈值，则判定该区域为缺陷区域；

S4：将所述缺陷区域进行合并，遍历计算两个缺陷区域的并集，若并集大于设定值，则不处理，否则合并；然后利用滑窗重新划分为指定大小的区域，生成相同大小的区域图片；

S5：将所述区域图片输入深度学习检测模块，利用VGG模型对所述区域图片进行识别，将与所述缺陷区域相同的识别结果作为最终结果，与所述缺陷区域不同的识别结果提交人工复判，人工复判后的识别结果作为最终结果；

S6：所述VGG模型将最终结果发送回检测机台。

2.根据权利要求1所述的一种在线异物线路检测方法，其特征在于，所述高斯模糊首先构建高斯核，将构建好的高斯核与玻璃基板照片进行卷积操作，将每个像素周围的邻域像素与高斯核进行加权平均，得到模糊后的像素灰度值，卷积操作使用以下公式：

式中，为第一灰度图像坐标像素处的灰度值，、为遍历玻璃基板照片时高斯核矩阵中心点的坐标，为构建的高斯核的方差。

3.根据权利要求1所述的一种在线异物线路检测方法，其特征在于，所述预处理方式还包括设置于高斯模糊操作与灰度映射操作之间的对数相减操作，所述对数相减操作根据第一灰度图像中各像素灰度值的自然对数与玻璃基板照片中对应像素灰度值的自然对数之间的差值，生成中间灰度图像，将所述中间灰度图像作为灰度映射操作的输入，计算方法如下：

式中，为中间灰度图像坐标处像素的灰度值，为玻璃基板照片坐标处像素的灰度值，为第一灰度图像坐标处像素的灰度值。

4.根据权利要求1或3所述的一种在线异物线路检测方法，其特征在于，所述灰度映射的取值范围为0～255，灰度映射的具体方法如下：

式中，为第二灰度图像坐标处的灰度值，为输入灰度映射操作的图像于坐标处的灰度值，为输入灰度映射操作的图像的最大灰度值，为输入灰度映射操作的图像的最小灰度值。