[发明专利]一种手机曲面玻璃典型缺陷在线检测装置与方法在审
| 申请号： | 201910347948.7 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110018178A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 王昌书;张宪民;李常胜 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G01N21/896 | 分类号： | G01N21/896;G01N21/89 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;黄海波 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种手机曲面玻璃典型缺陷在线检测装置与方法，所述在线检测装置包括：工件传输装置，包括传送导轨、若干透明载物台、运动控制卡及电机、旋转台；沿所述工件传输装置的传输方向依次设置分别形成三个工位的平面部分检测装置、曲边部分检测装置和R角部分检测装置；所述在线检测方法通过预先通过卷积神经网络对背景及划痕、烧伤、崩边、麻点典型缺陷样本图像进行训练学习，并将三个工位采集的原图像分割成若干与训练样本大小一致的子图像，分别对分割后的子图像进行快速识别，从而判断原图像有无缺陷以及缺陷种类。本发明能实时在线检测手机曲面玻璃的划痕、烧伤、崩边、麻点等典型缺陷，具有快速、高效、精准、稳定的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 典型缺陷 在线检测装置 检测装置 曲面玻璃 手机 工件传输装置 子图像 崩边 工位 划痕 麻点 烧伤 卷积神经网络 实时在线检测 透明载物台 原图像分割 运动控制卡 传输方向 传送导轨 大小一致 快速识别 训练学习 训练样本 样本图像 依次设置 在线检测 旋转台 原图像 曲边 电机 采集 分割 | ||
【主权项】：
1.一种手机曲面玻璃典型缺陷在线检测装置，其特征在于，包括：工件传输装置，用于输送待测的曲面玻璃工件(3)，包括传送导轨(1)、若干透明载物台(2)、运动控制卡及电机(4)、旋转台(12)，所述传送导轨(1)与运动控制卡及电机(4)驱动连接，所述旋转台(12)与透明载物台(2)驱动连接，所述透明载物台(2)间隔设置在所述传送导轨(1)上；沿所述工件传输装置的传输方向依次设置分别形成平面检测工位、曲边检测工位、R角检测工位的平面部分检测装置、曲边部分检测装置和R角部分检测装置，所述平面部分检测装置包括载物台位置检测装置、第一计算机(11)、带有镜头(6)的线扫相机(5)、线性同轴光源(7)、光源控制器(8)和第一图像采集卡(9)，所述光源控制器(8)用于调节线性同轴光源(7)的亮度，所述线性同轴光源(7)照射在曲面玻璃工件(3)的平面部分；所述第一图像采集卡(9)用于采集所述线扫相机(5)获取的曲面玻璃工件(3)平面部分的图像；所述载物台位置检测装置用于检测透明载物台(2)的当前位置；所述第一计算机(11)通过数据线分别与第一图像采集卡(9)、运动控制卡及电机(4)、旋转台(12)、载物台位置检测装置连接，用于完成对平面部分检测的控制及平面部分在线缺陷识别；所述曲边部分检测装置包括设有第二镜头(14)的第一面阵相机(13)、条形光源(15)、光源控制器(8)和第二图像采集卡(16)、第二计算机(17)、载物台位置检测装置，所述光源控制器(8)用于控制条形光源(15)，所述条形光源(15)照射在曲面玻璃工件(3)的曲边部分，所述第二图像采集卡(16)用于采集第一面阵相机(13)获取的曲面玻璃工件(3)曲边部分的图像；所述载物台位置检测装置用于检测透明载物台(2)当前位置；所述第二计算机(17)通过数据线分别与电机运动控制卡(4)、第二图像采集卡(16)、载物台位置检测装置以及旋转台(12)相连接，用于完成对曲边部分检测的控制及曲边部分在线缺陷识别；所述R角部分检测装置包括第三计算机(22)、载物台位置检测装置、设有远心镜头(19)的第二面阵相机(18)、平行光源(20)、光源控制器(8)和第三图像采集卡(21)，所述光源控制器(8)控制平行光源(20)的亮度，所述第三图像采集卡(21)用于采集第二面阵相机(18)获取的曲面玻璃工件(3)的R角部分图像；所述载物台位置检测装置用于检测透明载物台(2)当前位置；所述第三计算机(22)通过数据线分别与运动控制卡及电机(4)、第三图像采集卡(21)、载物台位置检测装置以及旋转台(12)相连接，用于完成对R角部分检测工位的控制及R角部分在线缺陷识别。
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- 本实用新型属于玻璃质量检测设备技术领域，尤其涉及一种玻璃光学检测设备及玻璃光学检测系统。该玻璃光学检测设备包括支架、固定于支架上方的光源组件以及与光源组件固定连接的聚光组件；光源组件包括固定于支架上的灯珠固定板和安装于灯珠固定板上的若干LED灯珠，聚光组件包括聚光筒和固定于聚光筒的一端的聚光透镜，聚光筒背离聚光透镜的一端与灯珠固定板固定连接，且若干LED灯珠均朝向聚光透镜设置。本实用新型中，各LED灯珠所发出的分散的光线经由聚光透镜汇聚后射出，经聚光透镜汇聚照射出的光线的光强和色温都得到大幅提升，其品质能够满足玻璃光学检测所需要的品质且该玻璃光学检测设备的结构十分简单、制作成本相对较低。
- 一种LCD自动检测设备-201810896686.5
- 许朋飞;胡彦潮;余太平 - 深圳市罗博威视科技有限公司
- 2018-08-08 - 2018-12-18 - G01N21/896
- 本发明公开了一种LCD自动检测设备，涉及检测设备技术领域；包括工作平台和设置于工作平台上方的进料传输组件、上料轴组件、擦拭组件、视觉检测组件、下料轴组件、出料传输组件；视觉检测组件和擦拭组件的下方设置有在工作平台上滑动的移动治具，上料轴组件设置在进料传输组件与移动治具之间；下料轴组件位于视觉检测组件的另一侧，该下料轴组件的结构与上料轴组件的结构相同，下料轴组件用于将视觉检测组件检测完成的LCD显示屏转移至出料传输组件上，出料传输组件用于传输检测完成的LCD显示屏；本发明的有益效果是：完成LCD显示屏的自动上料、自动检测以及自动下料的过程，自动化程度高，并保证了检测结果的准确性。
- 目视检查光纤-201380017706.2
- M.克莱因;M.马克西莫维奇;G.C.范登埃克尔 - 泰科电子瑞侃有限公司
- 2013-02-01 - 2018-12-07 - G01N21/896
- 一种用于光纤(150)的目视检查系统(100,200)包括至少一个图案源(120,220A,220B,220C,520)；将光朝光纤(150)引导的至少一个第一照明源(130,230A,230B,230C,510,522)；和定位在光纤(150)的与图案源(120,220A,220B,220C,520)相对侧处的至少一个第一相机(140,240A,240B,240C,40)。光纤(150)的至少一个图像(170,180,190)被采集到，且可分析经由光纤(150)在图像(170,180,190)中可见的图案来检测图案中的变形。
- 一种压延钢化玻璃边缘缺陷在线检测装置及方法-201610424025.3
- 刘晓勇;孟庆红;刘博明 - 秦皇岛可视自动化设备有限公司
- 2016-06-15 - 2018-11-30 - G01N21/896
- 本发明提供一种压延钢化玻璃边缘缺陷在线检测装置及方法，所述装置布置在压延钢化玻璃生产线上的玻璃清洗机和玻璃钢化炉之间，包括主机架体、凹形传输机构、短边取像机构、长边取像机构以及图像采集及处理单元和控制机构，凹形传输机构形成两条与玻璃传输方向呈角度的凹形区域，所述短边取像机构分别置于所述凹形区域中，长边取像机构位于凹形传输机构的两侧，图像采集及处理单元与所述取像机构电连接。本发明采用该装置实现完整检测压延钢化玻璃四个边的边缘缺陷，相比于人工目视检测，该检测装置检测效率高，稳定性好；本发明装置自动化程度高，采用本发明的检测方法能够提高工艺效率和生产效率，减少人力成本。
- 一种玻璃缺陷检测装置-201820702486.7
- 秦世明;赵光勇;赵洁 - 浙江西溪玻璃有限公司
- 2018-05-11 - 2018-11-27 - G01N21/896
- 本实用新型涉及玻璃生产技术领域，具体涉及一种玻璃缺陷检测装置。一种玻璃缺陷检测装置，其特征在于，包括光源、光源箱、反光镜单元、高速摄像机和控制器，光源箱呈长方体形，光源箱底部有开口，光源安装在光源箱内，光源与光源箱底部开口位置匹配，光源箱位于待测玻璃上方，反光镜单元位于待测玻璃下方，高速摄像机位于反光镜侧方，高速摄像机沿水平方向拍摄，反光镜单元和高速摄像机均位于光源箱底部开口正下方，反光镜单元将光源穿透待测玻璃的光线反射入高速摄像机，反光镜单元和高速摄像机均与控制器连接。本实用新型的实质性效果是：能够提高投射玻璃的光强度，能够方便的适用多种规格的玻璃检测，提高玻璃缺陷检测装置的适用范围。
- 一种在线检测玻璃原片杂质的方法-201811070593.3
- 张振华;赖博渊;刘东阳;代干;孟强;王苏博 - 广东中航特种玻璃技术有限公司;中航三鑫股份有限公司
- 2018-09-13 - 2018-11-23 - G01N21/896
- 本发明涉及玻璃原片杂质检测的技术领域，公开了一种在线检测玻璃原片杂质的方法，包括以下步骤：(1)、将玻璃原片放置在玻璃原片传输台上；(2)通过低倍观测线阵对玻璃原片进行检测，发现玻璃原片的杂质并获取杂质的坐标数据；(3)计算机滑台控制模块控制高倍定位识别模块移动至底部观测线阵所发现的杂质的正上方，高倍定位识别模块与杂质同步移动一段时间，高倍定位识别模块通过投影获得杂质轮廓图像数据；(4)高倍定位识别模块将获取的杂质轮廓图像数据传输至计算机图像处理模块，计算机图像处理模块进行特征缺陷类型轮廓判定；(5)循环步骤(3)至(4)，直至完成对低倍观测线阵所发现的所有杂质点的检测；操作简单，检测效率高。
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