Page 101 - 无损检测2022年第四期

姜咪慧,等:
IR46 电能表液晶屏的坏点视觉检测

的高斯函数卷积处理
将核宽度分别为σ 1 和σ 2
得到高斯差分图像公式, 再将式( 9 ) 代入, 得到 DOG
算子, 即
2
2
, )
d ( x , , σ 1 σ 2 = 1 ×e - ( x + y )/( 2σ 2 1 -
y
2
2πσ 1
2
2
2
1 - ( x + y )/( 2σ )
×e 2 ( 10 )
2
2π σ 2
构成多种带通滤波器,
DOG 算子根据σ 1 和σ 2
图 1 划分光束分束过程示意
当带通频率与像素坏点边缘频率一致时, 这些边缘
值关系后, 构建坏点视觉检测过程。 被较强地突出, 同时灰度调节抑制了背景颜色, 从而
1.3 实现坏点检测 能够实现坏点检测。
1.3.1 构建坏点检测窗口 基于该原理进行坏点检测, 将上节获得的检测
为了更清晰地标定坏点, 在坏点检测前需要在 窗口灰度化, 根据窗口尺寸优化傅里叶变换速度, 图
得到的分束光检测区域内构建坏点检测窗口。 像由 f x , ) 傅里叶变换为 F ( , ν )。
(
y
μ
以上节计算得到的相位数值差作为支持系数, 求坏
采用 2 个高斯滤波器根据公式( 10 ) 构建检测图
点检测回归数值, 该数值关系可表示为
, ), 得到滤波器
μ
像频域中的 DOG 算子 D ( , ν , σ 1 σ 2
lo gP k x , )] 模型
[ (
y
t w = ( 8 )
G 12 μ ν =D ( , ν , σ 1 σ 2 F ( , ν ) ( 11 )
( ,)
, )
G w
μ
μ
为向
采用滤波器模型对傅里叶变换后的图像 F ( , ν )
式中: t w 为计算得到的坏点检测回归数值; G w
μ
量映射函数。
进行坏点滤波, 并对滤波后的图像进行增强处理, 根
对应上述计算得到的不同大小的检测回 归系
据相位数值差设定最大灰度值, 突变的像素坏点区
数, 基于回归系数采用 R-CNN 算法构建坏点检测
域颜色凸起, 从原图像中被分割出来, 以此标定液晶
窗口, 形成的检测窗口如图 2 所示。
屏内的坏点。
2 检测试验
2.1 设定电能表参比条件和测量仪器参数
试验设备为最新版的有功准确度等级、 基波有
功准确度等级均为 A 级的新型 IR46 电能表, 在规
定的电流工作范围内, 为了控制电能表液晶屏在不
同试验环境下产生的参数误差, 统一设定电能表的
参比环境, 设定的参比环境参数如表 1 所示。
图 2 构建形成的坏点检测窗口示意
在表 1 的参比环境下, 设定电能表的工作温度
为了控制坏点检测窗口的误差, 定义坏点产生 为 -25℃~55℃ , 并在通用的模组环境内工作。
的位置回归, 根据位置回归系数的数值, 决定坏点检
电能表的机械结构调试完毕后, 采用中型 LCD
测窗口的尺寸。 ( 液晶显示器) 和 LCM ( 液晶模块) 光学测量仪测试
1.3.2 采用 DOG 滤波器检测像素坏点 屏幕坏点。中型 LCD 和 LCM 光学测量仪参数如
坏点的特征为图像颜色发生突变, 因此可以采 表 2 所示。
用效用较好的 DOG ( 高斯差分) 算法作为滤波器, 根 2.2 提取视觉坏点
据图像的颜色特征, 在检测窗口内检测坏点。 在IR46 电能表的液晶屏内, 液晶屏可配准区
在 DOG 算法中, 设待检测图像为 f x , ), 转 域边缘处的灰度为 0 , 通过式( 5 ) 计算得灰度差阈值
(
y
换为高斯函数的表达式, 即 为 0.7 , 以设定的阈值数值关系作为限制, 配准液晶
1 - ( x + y )/( 2σ ) 屏内的像素点后, 定义三原色的颜色坐标范围。根
2
2
2
G δ x , ) ×e ( 9 )
(
y =
2πσ 2 据电能表的像素允许偏差, 定义坐标 0.05 的间隔。
式中: σ 为高斯核函数的宽度。 定义的液晶屏三原色坐标范围如图 3 所示。
3
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2022 年 第 44 卷 第 4 期
无损检测