CN109540902A - 一种偏光片瑕疵检测系统及其检测方法 - Google Patents
一种偏光片瑕疵检测系统及其检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109540902A CN109540902A CN201811350658.XA CN201811350658A CN109540902A CN 109540902 A CN109540902 A CN 109540902A CN 201811350658 A CN201811350658 A CN 201811350658A CN 109540902 A CN109540902 A CN 109540902A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- detection
- polaroid
- product
- processing
- camera
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本发明通过一种偏光片瑕疵检测系统及检测方法,主要从Mark检测、气泡检测、打痕检测、折痕检测等多个方向对偏光片进行全面检测,过程包括产品入料检测触发,图片获取,视觉算法处理,结果输出以及数据存储,该系统配合相应的硬件能够快速的部署到生产现场,适应与各种不同尺寸的产品,具有很好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及一种偏光片瑕疵检测系统及其检测方法,属于智能工业制造领域。
背景技术
在液晶显示器行业,为了使显示器达到明亮、清晰等要求,偏光片作为显示器中的重要元件,起到至关重要的作用。由于偏光片无法以肉眼轻易辨识出偏极方向,为解决该问题,通常的做法是:在制造偏光片时,会在偏光片离型膜的角落的某一区域印上用于识别偏极方向的彩色图案或文字,统称为矢印。
偏光片在生产过程中,需要通过视觉检查设备对其缺陷(异物、气泡、划痕等)检查。由于无法以肉眼辨识出偏光片的偏转角及方向,在将偏光片粘贴到玻璃面之前,国内普遍的做法是生产线人员进行人工矢印和自动Mark。但偏光片的粘贴程序是一贯性作业,若是其中有部分的偏光片倒置或者是入料方向错误的话,会降低整个生产输出的良品率以及提高制造成本。
另外,在偏光片的生产过程中,由于制造原因,会导致偏光片出现各种缺陷。由此,偏光片的瑕疵检测对于偏光片的生产制造过程显得必不可少。
目前,国外一些大的偏光片生产厂家,例如:韩国三星、日本住友都有专用的偏光片瑕疵检查检设备,其设备技术由几家外国公司垄断,价格昂贵。
从国内整个行业来看,设备普及率低,随着国内人工成本逐年升高,市场需求较高;同时,类似的设备有很高的技术门槛。因此,不论是从市场需求量还是从设备的技术壁垒来看,研发该系统都具有积极的意义。
发明内容
基于上述技术问题,本发明提供一种偏光片瑕疵检测系统及其检测方法,主要包括从产品入料检测触发,图片获取,视觉算法处理,结果输出以及数据存储等功能,该系统配合相应的硬件能够快速的部署到生产现场,适应与各种不同尺寸的产品,具有很好的应用前景。
为了解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:
一种偏光片瑕疵检测系统,其特征在于:包括服务器;与所述服务器电气连接的入料传感器、Mark检测站、气泡检测站、打痕检测站、折痕检测站以及PLC控制器;所述PLC控制器与所述气泡检测站、打痕检测站、折痕检测站电气连接,所述PLC控制器上还连接有出料传感器。
优选地,所述Mark检测站包括一台PC、线扫相机成像系统和外围Encoder1,其中所述外围Encoder1信号和线扫相机分别与服务器相连接;所述气泡检测站包括一台PC、两台线扫相机成像系统和外围Encoder2;所述打痕检测站包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2;所述折痕检测站包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2;所述外围Encoder2信号分别与服务器和PLC控制器相连接,其中所述两台线扫相机均与所述服务器相连接;多台面阵相机成像系统均与PLC控制器电气连接。
优选地,所述服务器包括数据库和与所述数据库连接的查询界面。
一种利用偏光片瑕疵检测系统的检测方法,其特征在于:包括如下步骤:
(1)产品列队,用于管理当前系统中的产品,产品入料后进入产品列队,分选之后出产品列队,遵循先入先出的原则;
(2)偏光片位置的追踪和触发,采用传感器加编码器组合并辅助相应的算法来追踪偏光片在检测系统的位置并触发相应功能站的相机拍照以及分选;
(3)瑕疵检测,根据步骤(2)中对偏光片位置的追踪和触发依次进行Mark检测、气泡检测、打痕检测和折痕检测共计四个检测任务,具体实现方式为:
(a)Mark检测,用于检测自动Mark和图号Mark,包括一台PC、线扫相机成像系统和外围Encoder1,Encoder1追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;
(b)气泡检测,用于检测偏光片气泡瑕疵,包括一台PC、两台线扫相机成像系统和外围Encoder2,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;
(c)打痕检测,用于检测偏光片打痕瑕疵,主要检测偏光片内部的凹凸缺陷,包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;
(d)折痕检测,用于检测偏光片折痕瑕疵,包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;
(4)分布式计算,基于WCF技术构建的分布式计算模型并支持扩展,将步骤(3)中四个检测站的结果汇总到相应的产品上,并将相应的数据存入数据库。
优选地,所述步骤(3)中四个检测任务中所采用的图像处理算法采用GPU加速技术。
优选地,所述步骤(2)中用于辅助传感器加编码器追踪偏光片在检测系统的位置并触发相应功能站的相机拍照,其算法过程包括:在皮带传动过程中,测得编码器单个脉冲传动距离为u,入料感应器离检测站的距离为L,则换算成编码器的脉冲数d=L/u,基于这个原理,产品追踪的过程为:当入料感应器感应到产品时,记录当前的编码器的位置d0,记为产品入料位,开启线程实时读取编码器的位置d1,当| d1- d0-L/u|<Δ时,通过IO卡输出一个固定脉宽的脉冲,触发相机拍照,同时开启当前检测站的检测任务,其中Δ根据系统实际情况设定为0.2或0.1或其他更小的数值。
优选地,所述步骤(3)中Mark检测时PC触发相机拍照并执行的图像算法处理包括预处理、主处理模块和后处理;其中预处理,包括输入图像、提取偏振片区域、规避部分区域和滤波;所述主处理模块包括超视野判断、自动符号判断和OCV模板匹配判断,上述三个判断过程中只有均为肯定的结果才能进入后处理的OK结果,只要有任何一项得到否定的结果即进入后处理的NG过程。
优选地,所述步骤(3)中气泡检测时PC触发相机拍照并执行的图像算法处理包括预处理、主处理模块和后处理,其中预处理包括输入图像、提取偏振片区域、规避部分区域和偏振片均值/方差计算,所述主处理模块包括非边缘环检测区和边缘环检测区,再对非边缘环检测区和边缘环检测区分别进行算法处理获得对应的疑似气泡特征,所述后处理包括将取得的疑似气泡特征合并,并通过算法规则进行二次筛选最终确定气泡瑕疵所在位置。
优选地,所述步骤(3)中打痕检测时PC触发相机拍照并执行的图像算法处理包括将原始图进行FFT变换、选取合适的滤波器滤波、FFT逆变换,最后通过算法处理凸显打痕。
优选地,所述步骤(3)中折痕检测时PC触发相机拍照并执行的图像算法处理包括预处理、主处理模块和后处理,其中预处理包括提取偏振片区域、规避部分区域和均值滤波,主处理模块包括白条纹算法处理、黑条纹算法处理和边缘条纹算法处理,上述三个判断过程中只有均为肯定的结果才能进入后处理的OK结果,只要有任何一项得到否定的结果即进入后处理的NG过程。
本发明的有益效果是:通过一种偏光片瑕疵检测系统及检测方法,主要从Mark检测、气泡检测、打痕检测、折痕检测等多个方向对偏光片进行全面检测,包括从产品入料检测触发,图片获取,视觉算法处理,结果输出以及数据存储,该系统配合相应的硬件能够快速的部署到生产现场,适应与各种不同尺寸的产品,具有很好的应用前景。
附图说明
图1是本发明一种偏光片瑕疵检测系统的系统框图;
图2是本发明一种偏光片瑕疵检测方法的Mark检测时的图像处理算法流程图;
图3是本发明一种偏光片瑕疵检测方法的气泡检测时的图像处理算法流程图;
图4是本发明一种偏光片瑕疵检测方法的打痕检测时的图像处理算法流程图;
图5是本发明一种偏光片瑕疵检测方法的折痕检测时的图像处理算法流程图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图,对本发明做进一步的说明。
如图1所示,一种偏光片瑕疵检测系统,包括服务器、与所述服务器电气连接的入料传感器、Mark检测站、气泡检测站、打痕检测站、折痕检测站以及PLC控制器,所述PLC控制器与所述气泡检测站、打痕检测站、折痕检测站电气连接,所述PLC控制器上还连接有出料传感器。该检测系统主要内容包含电气控制、上位机软件和机器视觉检测算法,主要过程包括从产品入料检测触发,图片获取,视觉算法处理,结果输出以及数据存储。该检测软件配合相应的硬件能够快速的部署到生产现场,适应与各种不同尺寸的产品,具有很好的应用前景。
所述Mark检测站包括一台PC、线扫相机成像系统和外围Encoder1信号接入,其中所述外围Encoder1信号和线扫相机分别与服务器相连接;所述气泡检测站包括一台PC、两台线扫相机成像系统和外围Encoder2信号接入;所述打痕检测站包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2信号接入;所述折痕检测站包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2信号接入;所述外围Encoder2信号分别与服务器和PLC控制器相连接,其中所述两台线扫相机均与所述服务器相连接,多台面阵相机成像系统均与PLC控制器电气连接。分别用于实现对偏光片的Mark检测、气泡检测、打痕检测、折痕检测,实现了对偏光片各性能指标的全方位自动化检测。
所述服务器包括数据库和与所述数据库连接的查询界面,方便客户端查询。
本发明还提供了一种偏光片瑕疵检测方法,包括如下步骤:(1)产品列队,用于管理当前系统中的产品,产品入料后进行产品列队,并分选出产品列队,遵循先入先出的原则;(2)偏光片位置的追踪和触发,采用传感器加编码器组合并辅助相应的算法来追踪偏光片在检测系统的位置并触发相应功能站的相机拍照以及分选;(3)瑕疵检测,根据步骤(2)中对偏光片位置的追踪和触发依次进行Mark检测、气泡检测、打痕检测和折痕检测共计四个检测任务,具体实现方式为:
(a)Mark检测,用于检测自动Mark和图号Mark,包括一台PC、线扫相机成像系统和外围Encoder1信号接入,Encoder1追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;其中,该图像算法处理如图2所示,包括预处理、主处理模块和后处理,其中预处理,包括输入图像、提取偏振片区域、规避部分区域和滤波,所述主处理模块包括超视野判断、自动符号判断和OCV模板匹配判断,上述三个判断过程中只有均为肯定的结果才能进入后处理的OK结果,只要有任何一项得到否定的结果即进入后处理的NG过程。
(b)气泡检测,用于检测偏光片气泡瑕疵,包括一台PC、两台线扫相机成像系统和外围Encoder2信号接入,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;其中,该图像算法处理如图3所示,包括预处理、主处理模块和后处理,其中预处理包括输入图像、提取偏振片区域、规避部分区域和偏振片均值/方差计算,所述主处理模块包括非边缘环检测区和边缘环检测区,再对非边缘环检测区和边缘环检测区分别进行算法处理获得对应的疑似气泡特征,所述后处理包括将取得的疑似气泡特征合并,并通过算法规则进行二次筛选最终确定气泡瑕疵所在位置。
(c)打痕检测,用于检测偏光片打痕瑕疵,主要检测偏光片内部的凹凸缺陷,包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2信号接入,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;其中,该图像算法处理如图4所示,包括将原始图进行FFT变换、选取合适的滤波器滤波、FFT逆变换、最后通过算法处理凸显打痕。
(d)折痕检测,用于检测偏光片折痕瑕疵,包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2信号接入,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;该图像算法处理如图5所示,包括预处理、主处理模块和后处理,其中预处理包括提取偏振片区域、规避部分区域和均值滤波,主处理模块包括白条纹算法处理、黑条纹算法处理和边缘条纹算法处理,上述三个判断过程中只有均为肯定的结果才能进入后处理的OK结果,只要有任何一项得到否定的结果即进入后处理的NG过程。
(4)分布式计算,基于WCF技术构建的分布式计算模型并支持扩展,将步骤(3)中四个检测站的结果汇总到相应的产品上,并将相应的数据存入数据库。基于WCF技术构建的分布式计算模型并支持扩展。由于各个站分布在不同地方且为了加快运算速度,每个站任务至少有一台工控机,并且需要将每站任务的结果汇总到相应的产品。
在图像处理的过程中,采用相应的视觉算法,根据不同的产品建立不同模板数据和参数,对于差异较大的产品也能处理,具有很大适配性和稳定性。
所述步骤(3)中四个检测任务中所采用的图像处理算法采用GPU加速技术,且所述步骤(2)中用于辅助传感器加编码器追踪偏光片在检测系统的位置并触发相应功能站的相机拍照,其算法过程包括:在皮带传动过程中,测得编码器单个脉冲传动距离为u,入料感应器离检测站的距离为L,则换算成编码器的脉冲数d=L/u,基于这个原理,产品追踪的过程为:当入料感应器感应到产品时,记录当前的编码器的位置d0,记为产品入料位,开启线程实时读取编码器的位置d1, 当| d1- d0-L/u|<Δ满足,通过IO卡输出一个固定脉宽的脉冲,触发相机拍照,同时开启当前检测站的检测任务,其中Δ为很小的偏移,理论上为0,但是为了提高系统的稳定性和可靠性,这个值可以设置为0.1或0.2,或者其他比较小的数,类似模糊控制方法,这个值根据系统的实际情况进行调整。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的得同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.一种偏光片瑕疵检测系统,其特征在于:包括服务器,与所述服务器电气连接的入料传感器、Mark检测站、气泡检测站、打痕检测站、折痕检测站以及PLC控制器;所述PLC控制器与所述气泡检测站、打痕检测站、折痕检测站电气连接,所述PLC控制器上还连接有出料传感器。
2.根据权利要求1所述的一种偏光片瑕疵检测系统,其特征在于:所述Mark检测站包括一台PC、线扫相机成像系统和外围Encoder1,其中所述外围Encoder1信号和线扫相机分别与服务器相连接;所述气泡检测站包括一台PC、两台线扫相机成像系统和外围Encoder2;所述打痕检测站包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2;所述折痕检测站包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2;所述外围Encoder2信号分别与服务器和PLC控制器相连接,其中所述两台线扫相机均与所述服务器相连接;多台面阵相机成像系统均与PLC控制器电气连接。
3.根据权利要求1所述的一种偏光片瑕疵检测系统,其特征在于:所述服务器包括数据库和与所述数据库连接的查询界面。
4.一种利用如权利要求1-3中任意一项所述的偏光片瑕疵检测系统的检测方法,其特征在于:包括如下步骤:
(1)产品列队,用于管理当前系统中的产品,产品入料后进入产品列队,分选之后出产品列队,遵循先入先出的原则;
(2)偏光片位置的追踪和触发,采用传感器加编码器组合并辅助相应的算法来追踪偏光片在检测系统的位置并触发相应功能站的相机拍照以及分选;
(3)瑕疵检测,根据步骤(2)中对偏光片位置的追踪和触发依次进行Mark检测、气泡检测、打痕检测和折痕检测共计四个检测任务,具体实现方式为:
(a)Mark检测,用于检测自动Mark和图号Mark,包括一台PC、线扫相机成像系统和外围Encoder1,Encoder1追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;
(b)气泡检测,用于检测偏光片气泡瑕疵,包括一台PC、两台线扫相机成像系统和外围Encoder2,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;
(c)打痕检测,用于检测偏光片打痕瑕疵,主要检测偏光片内部的凹凸缺陷,包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;
(d)折痕检测,用于检测偏光片折痕瑕疵,包括一台PC、多台面阵相机成像系统和外围Encoder2,Encoder2追踪是否有产品流入本站,如果发现有产品流入,则PC触发相机拍照并执行图像算法处理,最后将结果写入服务器;
(4)分布式计算,基于WCF技术构建的分布式计算模型并支持扩展,将步骤(3)中四个检测站的结果汇总到相应的产品上,并将相应的数据存入数据库。
5.根据权利要求4所述的一种偏光片瑕疵检测方法,其特征在于:所述步骤(3)中四个检测任务中所采用的图像处理算法采用GPU加速技术。
6.根据权利要求4所述的一种偏光片瑕疵检测方法,其特征在于:所述步骤(2)中用于辅助传感器加编码器追踪偏光片在检测系统的位置并触发相应功能站的相机拍照,其算法过程包括:在皮带传动过程中,测得编码器单个脉冲传动距离为u,入料感应器离检测站的距离为L,则换算成编码器的脉冲数d=L/u,基于这个原理,产品追踪的过程为:当入料感应器感应到产品时,记录当前的编码器的位置d0,记为产品入料位,开启线程实时读取编码器的位置d1,当| d1- d0-L/u|<Δ时,通过IO卡输出一个固定脉宽的脉冲,触发相机拍照,同时开启当前检测站的检测任务,其中Δ根据系统实际情况设定为0.2或0.1或其他更小的数值。
7.根据权利要求4所述的一种偏光片瑕疵检测方法,其特征在于:所述步骤(3)中Mark检测时PC触发相机拍照并执行的图像算法处理包括预处理、主处理模块和后处理;其中预处理,包括输入图像、提取偏振片区域、规避部分区域和滤波;所述主处理模块包括超视野判断、自动符号判断和OCV模板匹配判断,上述三个判断过程中只有均为肯定的结果才能进入后处理的OK结果,只要有任何一项得到否定的结果即进入后处理的NG过程。
8.根据权利要求4所述的一种偏光片瑕疵检测方法,其特征在于:所述步骤(3)中气泡检测时PC触发相机拍照并执行的图像算法处理包括预处理、主处理模块和后处理,其中预处理包括输入图像、提取偏振片区域、规避部分区域和偏振片均值/方差计算,所述主处理模块包括非边缘环检测区和边缘环检测区,再对非边缘环检测区和边缘环检测区分别进行算法处理获得对应的疑似气泡特征,所述后处理包括将取得的疑似气泡特征合并,并通过算法规则进行二次筛选最终确定气泡瑕疵所在位置。
9.根据权利要求4所述的一种偏光片瑕疵检测方法,其特征在于:所述步骤(3)中打痕检测时PC触发相机拍照并执行的图像算法处理包括将原始图进行FFT变换、选取合适的滤波器滤波、FFT逆变换,最后通过算法处理凸显打痕。
10.根据权利要求4所述的一种偏光片瑕疵检测方法,其特征在于:所述步骤(3)中折痕检测时PC触发相机拍照并执行的图像算法处理包括预处理、主处理模块和后处理,其中预处理包括提取偏振片区域、规避部分区域和均值滤波,主处理模块包括白条纹算法处理、黑条纹算法处理和边缘条纹算法处理,上述三个判断过程中只有均为肯定的结果才能进入后处理的OK结果,只要有任何一项得到否定的结果即进入后处理的NG过程。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811350658.XA CN109540902A (zh) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | 一种偏光片瑕疵检测系统及其检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811350658.XA CN109540902A (zh) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | 一种偏光片瑕疵检测系统及其检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109540902A true CN109540902A (zh) | 2019-03-29 |
Family
ID=65847073
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811350658.XA Pending CN109540902A (zh) | 2018-11-14 | 2018-11-14 | 一种偏光片瑕疵检测系统及其检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109540902A (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110090808A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-06 | 智翼博智能科技(苏州)有限公司 | 偏光片全自动投料外观检测设备及检测方法 |
| CN110153020A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-23 | 智翼博智能科技(苏州)有限公司 | 偏光片全自动投料Mark检测设备及检测方法 |
| CN111036578A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-21 | 无锡动视宫原科技有限公司 | 一种偏光片表面细微凹凸点的检测方法及检测系统 |
| CN111539952A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-08-14 | 南京工程学院 | 一种划痕检测物联网系统及划痕检测与结果共享方法 |
| CN113030095A (zh) * | 2021-02-24 | 2021-06-25 | 杭州微纳智感光电科技有限公司 | 一种偏光片外观缺陷检测系统 |
| CN115330693A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-11-11 | 广州超音速自动化科技股份有限公司 | 一种基于多系统贴标信号合并控制方法、系统及平台 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1576828A (zh) * | 2003-07-28 | 2005-02-09 | 日东电工株式会社 | 薄片状制品的检查方法及检查系统 |
| CN101086483A (zh) * | 2006-06-09 | 2007-12-12 | 富士胶片株式会社 | 用于检查膜缺陷的设备和方法 |
| CN102590221A (zh) * | 2012-02-24 | 2012-07-18 | 深圳大学 | 一种偏光片的外观缺陷检测系统及检测方法 |
| CN103048333A (zh) * | 2012-12-07 | 2013-04-17 | 北京优纳科技有限公司 | 外观检测设备及方法 |
| CN103837545A (zh) * | 2014-03-14 | 2014-06-04 | 华中科技大学 | 一种镜片成像装置及方法 |
| CN206192914U (zh) * | 2016-11-05 | 2017-05-24 | 陕西东方航空仪表有限责任公司 | 一种具有脉冲定位的磁环零件视觉检测控制系统 |
| CN106872487A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-06-20 | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 | 一种基于视觉的表面瑕疵检测方法及装置 |
| CN107315017A (zh) * | 2017-08-02 | 2017-11-03 | 苏州市朗电机器人有限公司 | 光学膜视觉智能检测设备 |
| CN207158348U (zh) * | 2017-08-14 | 2018-03-30 | 翰博高新材料(合肥)股份有限公司 | 一种偏光片清洁自动放片装置 |
| CN108535253A (zh) * | 2017-03-03 | 2018-09-14 | 住友化学株式会社 | 标注装置、缺陷检查系统以及膜制造方法 |
| CN207992081U (zh) * | 2018-02-02 | 2018-10-19 | 嵊州市东浩电子科技有限公司 | 一种光学膜缺陷检测设备 |
-
2018
- 2018-11-14 CN CN201811350658.XA patent/CN109540902A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1576828A (zh) * | 2003-07-28 | 2005-02-09 | 日东电工株式会社 | 薄片状制品的检查方法及检查系统 |
| CN101086483A (zh) * | 2006-06-09 | 2007-12-12 | 富士胶片株式会社 | 用于检查膜缺陷的设备和方法 |
| CN102590221A (zh) * | 2012-02-24 | 2012-07-18 | 深圳大学 | 一种偏光片的外观缺陷检测系统及检测方法 |
| CN103048333A (zh) * | 2012-12-07 | 2013-04-17 | 北京优纳科技有限公司 | 外观检测设备及方法 |
| CN103837545A (zh) * | 2014-03-14 | 2014-06-04 | 华中科技大学 | 一种镜片成像装置及方法 |
| CN206192914U (zh) * | 2016-11-05 | 2017-05-24 | 陕西东方航空仪表有限责任公司 | 一种具有脉冲定位的磁环零件视觉检测控制系统 |
| CN108535253A (zh) * | 2017-03-03 | 2018-09-14 | 住友化学株式会社 | 标注装置、缺陷检查系统以及膜制造方法 |
| CN106872487A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-06-20 | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 | 一种基于视觉的表面瑕疵检测方法及装置 |
| CN107315017A (zh) * | 2017-08-02 | 2017-11-03 | 苏州市朗电机器人有限公司 | 光学膜视觉智能检测设备 |
| CN207158348U (zh) * | 2017-08-14 | 2018-03-30 | 翰博高新材料(合肥)股份有限公司 | 一种偏光片清洁自动放片装置 |
| CN207992081U (zh) * | 2018-02-02 | 2018-10-19 | 嵊州市东浩电子科技有限公司 | 一种光学膜缺陷检测设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 赖文威: "偏光片外观缺陷成像机理与检测技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110090808A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-06 | 智翼博智能科技(苏州)有限公司 | 偏光片全自动投料外观检测设备及检测方法 |
| CN110153020A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-23 | 智翼博智能科技(苏州)有限公司 | 偏光片全自动投料Mark检测设备及检测方法 |
| CN111036578A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-21 | 无锡动视宫原科技有限公司 | 一种偏光片表面细微凹凸点的检测方法及检测系统 |
| CN111539952A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-08-14 | 南京工程学院 | 一种划痕检测物联网系统及划痕检测与结果共享方法 |
| CN113030095A (zh) * | 2021-02-24 | 2021-06-25 | 杭州微纳智感光电科技有限公司 | 一种偏光片外观缺陷检测系统 |
| CN115330693A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-11-11 | 广州超音速自动化科技股份有限公司 | 一种基于多系统贴标信号合并控制方法、系统及平台 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109540902A (zh) | 一种偏光片瑕疵检测系统及其检测方法 | |
| CN116109777B (zh) | 一种互补伪多模态特征系统及方法 | |
| CN113256570A (zh) | 基于人工智能的视觉信息处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN119850602B (zh) | 一种基于图像处理的光电产品检测方法及系统 | |
| CN109283182A (zh) | 一种电池焊点缺陷的检测方法、装置及系统 | |
| CN103839255A (zh) | 视频抠像篡改检测方法及装置 | |
| You | PCB defect detection based on generative adversarial network | |
| CN111738963B (zh) | 一种基于深度自学习的烟包包装外观检测方法 | |
| CN109807071A (zh) | 一种烟箱外观质量检测及离线查验系统及其方法 | |
| Tong et al. | Surface defect detection method based on improved faster-RCNN | |
| CN115947066A (zh) | 皮带撕裂检测方法、装置及系统 | |
| CN113624759A (zh) | 一种基于机器学习的苹果无损检测方法 | |
| CN117825393A (zh) | 偏光片自动生产线的在线监控系统及方法 | |
| CN111739003A (zh) | 一种用于外观检测的机器视觉算法 | |
| CN117030612A (zh) | 基于机器视觉的家用膜元件表面缺陷检测系统及检测方法 | |
| CN114266719A (zh) | 一种基于霍夫变换的产品检测方法 | |
| CN108921642A (zh) | 一种基于计算机视觉的智能果蔬结算装置及方法 | |
| CN109975312A (zh) | 一种基于机器视觉技术的卷烟盘纸质量检测装置以及方法 | |
| CN114636669A (zh) | 电路板检测方法、检测系统及具有存储功能的装置 | |
| CN116910489B (zh) | 基于人工智能的墙体防渗检测方法及相关装置 | |
| CN107742287A (zh) | 护套检测系统及方法 | |
| CN118858292A (zh) | 一种主板检测方法及装置、设备、存储介质 | |
| CN118822984A (zh) | 周期性纹理图像的处理方法、装置、设备及介质 | |
| CN110472085A (zh) | 三维图像搜索方法、系统、计算机设备和存储介质 | |
| CN203203939U (zh) | 电解铜箔透光点在位检测装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190329 |