导光板作为液晶显示屏背光模组的重要组成部分,其质量好坏将直接影响屏幕的显示效果,影响用户体验。但在工业生产中,由于制作工艺等原因,导光板产品可能会出现划伤、亮点、黑点、脏污等缺陷。目前,国内对导光板的人工验光还存在诸多弊端。本文针对单边侧入光式导光板进行研究,根据企业的检测要求,开发一套单边侧入光式导光板质量可视化检测系统,包含硬件部分和软件部分,通过图片离线测试和正式上线测试,验证本系统的检测准确率和稳定性。具体研究内容如下:(1)硬件设备设计硬件设备设计主要包含机械架构、机器视觉设备和电气设备等三个方面。机械架构负责支撑整个系统的运行,导光板从制成区进入检测设备,通过皮带进行运输,在检测之前先通过夹具气缸对其进行限位,使其不超出检测范围。进入检测区后会触发光电传感器,产生进料信号,PLC控制光源打光,线扫相机采集图片。通过分析导光板的产品特性和缺陷类型,对相机、镜头、光源、采集卡和处理器进行选型,同时确定光源的打光方式,以使缺陷能够清晰地成像。电气部分则是对相关的传感器信号进行处理,确保系统能够稳定地运行。(2)预处理算法设计采集的导光板图片存在图像噪声、无用区域过多及方向倾斜等问题,为了方便后续算法检测,先对其进行图像降噪、ROI提取、倾斜校正处理。通过对比均值滤波、中值滤波及高斯滤波对图像的处理效果,选择使用均值滤波对导光板图像进行降噪处理。为了缩短检测时间同时获取较好的分割效果,选择使用最大类间方差法提取导光板主体部分。最后,在对图像进行旋转时,使用双线性插值法保证图像的细节部分不失真。(3)检测算法设计由于使用高分辨率的线扫相机采集导光板图像,单张图片大小为421MB,为了提高检测效率,同时由于导光板上不同位置的网点分布不均匀,为了提高检测的准确率,本文算法将导光板图像按照网点密度均分成5个区域,前四个区为疏区,最后一个区为密区。对于疏区,由于网点对缺陷的检测有较大的影响,本文设计网点分离算法,先使用高斯算子和拉普拉斯算子对图像进行锐化处理,使用点滤波模板对图像进行卷积,将图像分为网点和背景两部分,再在各自部分根据缺陷特征进行提取和判定。对于密区,根据密区存在的缺陷类型使用高斯梯度滤波函数和数字形态学运算,设计算法进行检测。最后通过离线测试和上线测试,测试证明,本文算法对于亮点、划伤、压伤、脏污等缺陷具有较高的检出率,漏检率低至0.06%。(4)软件系统设计本检测系统联合Dalsa相机软件库和Halcon图像处理库共同开发,基于Windows10操作系统,在VS2015开发平台使用MFC框架对系统进行搭建,开发了一套导光板质量可视化检测系统。