[发明专利]一种玻璃基板光学性能检测方法和系统

说明书

本发明公开了一种玻璃基板光学性能检测方法和系统，包括：S1：采集玻璃基板表面图像，对图像进行灰度化和滤波，获得预处理后的玻璃基板表面图像；S2：基于玻璃基板表面图像的灰度化图像评估玻璃基板的粗糙度；S3：利用图像分割对预处理后的玻璃基板表面图像进行气泡检测；S4：采集玻璃基板入射光和透射光图像，计算玻璃基板的透光率；S5：将预处理后的玻璃基板表面图像以及S2至S4中的检测结果输入光学性能检测网络对玻璃基板进行评级。本发明将图像处理与机器学习相融合，从而自动检测玻璃基板表面质量与光学性能，并给出统一评级。

技术领域

本发明属于光学性能检测领域，尤其涉及一种玻璃基板光学性能检测方法和系统。

背景技术

玻璃基板作为许多光学产品的重要元件，其光学性能的精确检测对产品的质量至关重要。目前，玻璃基板光学性能的检测方法主要有人工目视检测、基于图像处理的方法、基于光学传感器的方法。人工目视检测依靠操作员的主观判断，低效、结果不准确，无法实现自动化。基于图像处理的方法利用图像分割和阈值选取检测缺陷，评估光学性能，但不同的参数选择会导致结果偏差，缺乏统一标准。基于光学传感器的方法使用传感器检测光学参数如透光率，但需要复杂的检测系统，并受参数选择影响。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种玻璃基板光学性能检测方法和系统，目的在于将图像处理与机器学习相融合，从而自动检测玻璃基板表面质量与光学性能，并给出统一评级。

实现上述目的，本发明提供的一种玻璃基板光学性能检测方法，包括以下步骤：

S1：采集玻璃基板表面图像，对图像进行灰度化和滤波，获得预处理后的玻璃基板表面图像；

S2：基于玻璃基板表面图像的灰度化图像评估玻璃基板的粗糙度；

S3：利用图像分割对预处理后的玻璃基板表面图像进行气泡检测；

S4：采集玻璃基板入射光和透射光图像，计算玻璃基板的透光率；

S5：将预处理后的玻璃基板表面图像以及S2至S4中的检测结果输入光学性能检测网络对玻璃基板进行评级。

可选的，所述S1步骤中采集玻璃基板表面图像，对图像进行灰度化和滤波，获得预处理后的玻璃基板表面图像，包括：

使用高清相机采集玻璃基板表面图像，对该图像进行预处理，所述预处理包括灰度化和滤波，预处理的流程为：

S11：计算玻璃基板表面图像灰度化结果：

；

其中，为彩色图像在坐标处的像素值；，，分别对应红、绿、蓝三个颜色分量；分别对应三个颜色分量的权重；

基于自适应加权法计算三个颜色分量的权重，所述自适应加权法的计算方式为：

；

；

其中，和分别代表第 b个分量的均值和方差； M和 N分别代表图像的长和宽；基于每个分量的均值和方差计算自适应加权权重：

；

S12：计算玻璃基板表面图像滤波结果：

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其中，是以为中心的窗口的像素值得平均值；和分别为滤波参数，计算方式为：

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；

其中，是处的梯度：

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