Page 103 - 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

的漏光区域越大, 漏光区域与实际产生的光度坏点
产生重 合, 对 最 终 坏 点 检 测 结 果 产 生 了 干 扰。 由
图 5 可知, 文献[ 6 ] 的方法实际产生的漏光区域最
大, 实际对坏点视觉检测产生的干扰最大。文献[ 7 ]
方法产生的漏光区域较小, 对实际视觉检测产生的
干扰较小。笔者设计的视觉检测方法产生的漏光区
域最小, 实际对坏点检测结果产生的干扰最小。
根据上述检测结果, 将计算得到的漏光区域作
为坏点检测的算子, 利用梯度图处理方法整理 3 种
方法的检测结果, 其结果如图 6 所示, 实际坏点分布
图 4 提取得到的液晶屏坏点图像
如图 7 所示。
2.3 性能测试
在采用上述 3 种视觉检测方法获取视 觉坏点
后, 为了控制获取坏点区域边界对检测结果的影响,
采用阈值二值化处理量化后的液晶屏坏点图像, 处
理过程可表示为
1 , ( i ,) T
f
j >
(,)
gij = ( 14 )
f
0 , ( i ,) T
j ≤
式中: ( i ,)为 构 建 形 成 的 二 值 化 函 数; ( i ,)
j
g
f
j
为液晶屏坏点图像; T 为阈值。
处理完毕后, 以设定的参比环境参数作为提取
得到的液晶屏宽频固定参数。设液晶屏尺寸为 d ×
h ( 长 × 宽), 在该参数的控制下, 计算3 种视觉检测 图 6 3 种视觉检测方法的坏点检测结果
方法产生的漏光区域, 数值关系可表示为
, )
S =P D 0 ( u i v i ( 15 )
q 1 d
式中: S 为计算得到的漏光区域; P 为电能表使用
为液晶屏内斜面锐化参数; 为
环境的大气压; D 0
q 1
电能表的畸变参数。 图 7 实际坏点分布
对应上述计算得到的漏光区域数值, 最终 3 种 由图 6 , 7 可知, 受上述检测得到的漏光区域的
视觉检测方法检测得到的漏光区域如图 5 所示。 影响, 3 种视觉检测方法表现出了不同的坏点检测
结果。文献[ 6 ] 方法检测得到的坏点较多, 且在大漏
光区域的影响下, 检测得到的坏点数量过多, 在液晶
屏的边缘产生了面积较大的坏点, 实际检测效果不
佳。文献[ 7 ] 方法产生的坏点数量较少, 小于实际采
集得到的标准坏点数量, 检测效果亦不佳。笔者所
设计的视觉检测方法得到的坏点数量与采集得到的
实际坏点结果相差不大, 与其他视觉检测方法相比,
其检测结果最准确。

3 结语
图 5 3 种视觉检测方法得到的漏光区域示意
对应上述设定的漏光区域数值关系, 规定 3 种 针对电能表液晶屏内产生的坏点, 在空间范围
视觉检测方法处理相同数值的坏点检测区域。已知 内的二维矩阵中, 采用傅里叶变换数值关系处理配
液晶屏幕内分布着均匀的液晶屏光点, 当检测得到 准得到的像素点, 构建坏点检测窗口, 基于 DOC 原
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2022 年 第 44 卷 第 4 期
无损检测