机器视觉检测车载导光板黄化缺陷的高效方法

"基于色彩感知的车载导光板黄化缺陷检测通过机器视觉技术实现高效、高精度的检测，采用图像处理技术如灰度转换、双边滤波、像素点邻域差值等来突出导光板特征，并通过自适应阈值填充算法和线段距离阈值实现轮廓提取和分割。利用SVM模型进行特征向量识别，实验显示该方法在实际工业场景中具有高效率和鲁棒性，即使训练样本较少也能保持较高检测精度。" 在汽车行业中，导光板是关键的显示组件，尤其对于车载显示屏来说，其质量直接影响到驾驶者的视线清晰度和信息读取的准确性。然而，在生产过程中，由于治具温度过高可能导致导光板出现黄化现象，这是一种常见的缺陷。为了解决这一问题，提高缺陷检测的精确性和效率，研究者们结合了机器视觉技术和色彩感知原理，提出了一种新颖的检测方法。 该方法首先进行图像预处理，通过将原始图像转换为灰度图像，减少了颜色信息的复杂性，便于后续处理。接着，应用双边滤波器对灰度图像进行平滑处理，有效降低了图像中的噪声，保留了导光板的边缘信息。然后，通过对像素点邻域进行差值运算，进一步突出了导光板的轮廓特征，使得黄化区域与其他部分形成鲜明对比。 接下来的关键步骤是导光板轮廓的提取和分割。研究者采用了自适应的阈值填充算法，可以根据图像局部特性动态调整阈值，确保在不同光照条件下的有效分割。同时，通过设定线段距离阈值，可以区分相邻的导光板，实现多块导光板的独立分析。这一过程对于精确检测每一个导光板的黄化情况至关重要。 最后，根据导光板的几何坐标生成相应的矩形区域，构建一个81维的特征向量，这些特征向量包含了导光板的多种光学属性。通过支持向量机（SVM）模型，对这些特征进行学习和训练，形成一个分类器，用于识别是否存在黄化缺陷。SVM模型以其强大的非线性分类能力，即使在训练样本有限的情况下，也能保证较高的检测精度。 实验结果表明，这种基于色彩感知的检测方法在实际工业环境中表现出优异的性能，不仅运行速度快，而且具备良好的抗干扰能力。这意味着该方法在实际生产线上可以有效地减少人工检测的负担，提高生产质量和效率，同时减少了因黄化缺陷导致的产品退货或召回风险，对于提升车载导光板制造行业的技术水平有着显著的推动作用。