基于边缘检测的生产线手机膜缺陷识别方法

来源期刊：控制与决策2021年第4期

论文作者：林琳 吕彦诚 郭昊 刘杰

文章页码：1017 - 1024

关键词：缺陷识别;改进小波阈值去噪;改进Canny边缘检测算法;Zernike矩;支持向量机;

摘    要：目前国内手机保护膜的产量和销量巨大,但手机膜生产线上的缺陷检验仍采用目检法,检测效率与准确率较低.针对生产线上手机膜缺陷检测的4个关键问题（正常与缺陷类别不平衡、高信噪比去噪、边缘特征提取以及缺陷样本检测效率）进行研究.采用RST和图像剪切方法实现缺陷样本扩充,解决缺陷样本少,缺陷位置和形式不足问题;提出自适应小波阈值及新的阈值函数,实现传统小波阈值去噪方法的改进,获得优异的去噪效果;在图像边缘检测技术中,引入改进小波阈值去噪方法及Otsu阈值设置方法,提高传统Canny算子的边缘检测性能,实现图像特征有效提取;利用具有旋转、平移及尺度不变性的Zernike矩对边缘检测结果进行特征表达,提高模式识别的效率及准确率.采用支持向量机（SVM）对正常手机膜和缺陷手机膜的边缘Zernike矩特征进行识别,实验结果表明所提方法准确率高、检测速度快,满足生产线上手机膜的缺陷检测要求.