平板屏隙尺寸精密测量方法、系统、介质、设备及终端

1.本发明属于平板屏隙尺寸测量技术领域，尤其涉及一种平板屏隙尺寸精密测量方法、系统、介质、设备及终端。


背景技术：

2.屏隙是平板的触摸屏与后盖在装配时形成的微小间隙，屏隙的尺寸公差严重影响平板的产品质量。触摸屏制造精度较高，但是平板后盖由于目前制造工艺欠佳导致容易出现尺寸上的偏差。平板后盖r区是为了方便与触摸屏装配而制造的一个较小的圆角区域，r区尺寸直接决定了屏隙的尺寸公差。
3.目前大多采用人工塞规的方法来直接测量屏隙尺寸，但人工测量的方式效率低下，测量结果具有主观性而且不能保证测量精度。采用二次元测量仪进行检测的方式依赖于人工，难以满足自动化测量的需求。通过视觉测量的方式可以对平板后盖r区尺寸进行非接触式测量，间接实现屏隙尺寸的自动化测量，然而单次图像采集受到图像传感器尺寸的限制，难以对平板后盖这种大尺寸工件进行全尺寸视觉测量。
4.平板屏隙尺寸测量以平板后盖r区外边缘的直线检测为图像算法的核心，然而工件不同区域的边界在图像中形成了其他的边缘，现有边缘直线检测算法无法排除非目标边缘的干扰，实际工件表面存在划痕、亮斑类表面缺陷和灰度不均，导致图像中边缘出现局部破损和模糊，算法难以在直接应用在这种干扰较大的场合，并且无法实现自适应直线检测。
5.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
6.(1)传统的利用手工直接测量屏隙尺寸的方式效率低下，精度较差，而采用二次元测量的方式依赖于人工，难以实现自动化测量。
7.(2)现有基于机器视觉的间接测量方式中，单次图像采集受到图像传感器尺寸的限制，难以对平板后盖这种大尺寸工件进行全尺寸视觉测量。
8.(3)现有边缘直线检测算法无法排除非目标边缘的干扰，难以直接应用在干扰较大的场合，且无法实现自适应直线检测。


技术实现要素：

9.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种平板屏隙尺寸精密测量方法、系统、介质、设备及终端。
10.本发明是这样实现的，一种平板屏隙尺寸精密测量方法，平板屏隙尺寸精密测量方法包括：通过灰度化和设置感兴趣区域，从k个子块中进行像素统计；通过基于分块统计的区域提取与分割获取r区外边缘区域；通过基于二分法的自适应霍夫直线检测实现r区局部图像中外边缘的精确定位；将二分法应用于hough变换，使得hough变换适应所有的屏隙局部图像并完成自适应直线检测。
11.进一步，平板屏隙尺寸精密测量方法包括以下步骤：
12.步骤一，根据局部图像采集位置确定r区局部图像所属部位l，对原rgb图像进行灰
度化并设置感兴趣区域roi；
13.步骤二，根据对称轴等距划分k个子块并设置子块中的统计窗口，对子块不同位置的窗口区域像素进行均值和标准差统计；
14.步骤三，确定k个子块中的外边缘中点和外边缘区域的分割阈值，粗定位外边缘的中点和角度并计算自适应分割阈值；
15.步骤四，构建外边缘的最小包围矩形以提取外边缘区域，以自适应分割阈值对外边缘区域进行二值分割；
16.步骤五，对二值分割后的外边缘区域进行边缘提取，以基于二分法的hough变换检测外边缘直线，融合局部测量点的信息完成屏隙尺寸的精密测量。
17.进一步，步骤一中的根据局部图像采集位置确定r区局部图像所属部位l包括：
18.a.如果l＝1，则r区局部图像是在平板后盖左部采集的；
19.b.如果l＝2，则r区局部图像是在平板后盖下部采集的；
20.c.如果l＝3，则r区局部图像是在平板后盖右部采集的；
21.d.如果l＝4，则r区局部图像是在平板后盖上部采集的。
22.步骤一中的对原rgb图像进行灰度化并设置感兴趣区域roi包括：
23.对3通道的r区局部图像进行灰度化后，再以固定宽度dr在灰度图中间取出尺寸为m
×
n的roi图像。
24.当l＝1或l＝3时，roi图像尺寸的m＝dr，n为灰度图的行数；
25.当l＝2或l＝4时，roi图像尺寸为n＝dr，m为灰度图的列数。
26.进一步，步骤二中的根据称轴等距划分k个子块并设置子块中的统计窗口包括：
27.设roi图像尺寸为m
×
n，子块宽度为d，统计窗口的宽度ds。
28.当l＝1或l＝3时，以y＝n/2为对称轴在纵向等距划分k个尺寸为m
×
d的子块，子块中的统计窗口的尺寸为ds×
d；
29.当l＝2或l＝4时，以y＝m/2为对称轴在横向等距划分k个尺寸为d
×
n的子块，子块中的统计窗口的尺寸为d
×ds
。
30.步骤二中的对子块不同位置的窗口区域像素进行均值和标准差统计包括：
31.设定统计窗口的位置为几何中心点的位置。
32.当l＝1或l＝3时，统计窗口从左至右沿图像坐标x轴移动并统计窗口区域像素的均值和标准差；对于子块bi，统计窗口位置的x坐标为j时窗口区域图像为r(j)，窗口区域的平均值m(j)和标准差s(j)根据下式进行求解：
[0033][0034]
当l＝2或l＝4时，统计窗口从上至下沿图像坐标y轴移动并统计窗口区域像素的均值和标准差；对于子块bi，统计窗口位置的y坐标为j时窗口区域图像为r(j)，并计算得到窗口区域的平均值m(j)和标准差s(j)。
[0035]
进一步，步骤三中的确定k个子块中的外边缘中点和外边缘区域的分割阈值包括：
[0036]
设在子块bi中，当统计窗口位于外边缘中点，外边缘两侧区域在窗口中占据面积相等，窗口区域的像素均值介于窗口中外边缘两侧区域的灰度均值之间，则窗口区域像素
的标准差为最大值。
[0037]
当l＝1或l＝3时，子块bi中外边缘中点外边缘点qi(xi,yi)坐标根据下式进行求解，以m(xi)作为子块bi中外边缘区域的分割阈值ti；
[0038][0039]
当l＝2或l＝4时，子块bi中外边缘中点外边缘点qi(xi,yi)坐标类似可求，以m(yi)作为子块bi中外边缘区域的分割阈值ti。
[0040]
对于k个子块，确定k个子块中的外边缘中点和外边缘区域的分割阈值。
[0041]
步骤三中的粗定位外边缘的中点和角度并计算自适应分割阈值包括：
[0042]
当l＝1或l＝3时，由式(4)粗定位外边缘中点坐标qa，用k个子块中的外边缘中点对外边缘中点qa求出平均斜率，粗定位外边缘在hough极坐标系下的角度由下式计算得到外边缘区域的自适应分割阈值ta：
[0043][0044][0045]
当l＝2或l＝4时，类似粗定位外边缘中点坐标qa，用k个子块中的外边缘中点对外边缘中点qa求出平均斜率，粗定位外边缘在hough极坐标系下的角度θa(θa∈[π/4,3π/4])，计算得到外边缘区域的自适应分割阈值ta。
[0046]
进一步，步骤四中的构建外边缘的最小包围矩形以提取外边缘区域包括：
[0047]
设外边缘的精确角度θ在θa的δ邻域内，确定外边缘在hough极坐标系下的角度范围为[β
l
,βr]，并将粗定位的外边缘中点qa作为最小包围矩形的几何中心。
[0048]
当l＝1或l＝3时，根据外边缘在hough极坐标系下的角度范围为[β
l
,βr]，若abs(sin(β
l
)＞abs s(inβ(r，则取β
l
作为最小包围矩形的对角线；反之则取βr作为最小包围矩形的对角线，以最小包围矩形提取外边缘区域。
[0049]
当l＝2或l＝4时，根据外边缘在hough极坐标系下的角度范围为[β
l
,βr]，若abs(cos(β
l
)＞abs c(osβ(r，则取β
l
作为最小包围矩形的对角线；反之则取βr作为最小包围矩形的对角线，以最小包围矩形提取外边缘区域。
[0050]
步骤四中的以自适应分割阈值对外边缘区域进行二值分割包括：
[0051]
对于提取的外边缘区域，以自适应分割阈值ta进行二值化分割。
[0052]
当l＝1或l＝3时，分割出以外边缘为边界的左右两侧区域；
[0053]
当l＝2或l＝4时，分割出以外边缘为边界的上下两侧区域。
[0054]
进一步，步骤五中的对二值分割后的外边缘区域进行边缘提取包括：
[0055]
由canny算子对二值分割后的外边缘区域进行边缘提取。
[0056]
当l＝1或l＝3时，提取出左右两侧区域边界上的外边缘；
[0057]
当l＝2或l＝4时，提取出上下两侧区域边界上的外边缘。
[0058]
步骤五中的以基于二分法的hough变换检测外边缘直线包括：
[0059]
(1)设定初始查找区间v
l
＝0和收敛区间长度ε，hough变换离散化时的距离rh和角度θh，检测直线的角度范围[β
l
,βr]；将累加器阈值v的初始值设为v
l
，迭代标志f设为真；
[0060]
(2)根据迭代标志f判断是否执行二分查找的循环过程，当f为真开始循环，否则结束循环；
[0061]
(3)当v
r-v
l
＞ε时，令累加器阈值v＝(v
l
vr)/2；当v
r-v
l
＜＝ε时，令累加器阈值v＝v
l
，将f设置为假；
[0062]
(4)在累加器阈值v下使用hough变换对canny提取的边缘进行检测，得到h条直线的距离和角度；
[0063]
(5)根据直线的数量h进行判断：当h＞1时，令二分查找区间左端点v
l
＝v；当h＝＝0时，令二分查找区间右端点vr＝v；当h＝＝1，将f设置为假并终止循环；
[0064]
(6)循环体返回步骤(2)进行判断；
[0065]
(7)循环结束后，取最终的直线检测结果，若检测结果中存在多个近似相等的解(r,θ)，则对多个结果进行求平均值得到唯一的(r,θ)；
[0066]
(8)根据局部图像所属部位l求出局部图像外边缘的中点：当l＝1或l＝3时，中点y坐标为n/2；当l＝2或l＝4时,中点x坐标为m/2。
[0067]
步骤五中的融合局部测量点的信息完成屏隙尺寸的精密测量包括：
[0068]
根据16幅局部图像中外边缘的中点，求出16个局部外边缘测量点的物理坐标，根据下式测量局部外边缘的距离，对多组局部外边缘测距结果取平均值得到r区外边缘的距离，根据标准的触摸屏尺寸间接实现屏隙尺寸的精密测量；
[0069][0070]
本发明的另一目的在于提供一种应用所述的平板屏隙尺寸精密测量方法的平板屏隙尺寸精密测量系统，平板屏隙尺寸精密测量系统包括视觉系统和移动系统；其中，视觉系统以高分辨率相机呈现清晰的被测物体图像，移动系统以高精度双直线电机同步驱动实现视觉系统的精确移动定位。
[0071]
视觉系统，选用mv-ca050-a0gm黑白ccd相机，mvl-ht-1-65远心镜头，正面安装p-rv-5080-1环型光源，用于提供分辨率为2448
×
2048的清晰图像。
[0072]
移动系统整体采用龙门式结构，以汉驱hwp220高精度直线电机作为驱动电机，以西门子s7-1200plc控制双电机同步驱动x、y轴，由光栅尺反馈移动距离，实现视觉系统在二维平面的定位，使单目视觉工作范围扩展到340
×
340mm。
[0073]
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，
存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的平板屏隙尺寸精密测量方法的步骤。
[0074]
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的平板屏隙尺寸精密测量方法的步骤。
[0075]
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现所述的平板屏隙尺寸精密测量系统。
[0076]
结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
[0077]
第一，针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
[0078]
基于现有测量设备以及测量方式存在的难以进行平板屏隙尺寸的精密测量的问题，本发明设计了一种移动视觉测量系统，该系统由双电机同步驱动实现单目视觉的精密移动定位，在平板后盖r区的16个局部图像采集位置获取局部信息，通过局部信息融合实现平板后盖r区的全尺寸精密测量，最终间接实现平板屏隙尺寸的精密测量。基于现有边缘直线检测算法存在的难以直接应用于r区局部图像的问题，本发明提出了一种r区外边缘的直线检测算法，通过基于分块统计的区域提取与分割快速获取准确的r区外边缘区域，通过基于二分法的自适应霍夫直线检测实现r区局部图像中外边缘的精确定位。
[0079]
本发明提供的平板屏隙尺寸精密测量系统，由于平板后盖尺寸较大而相机视野难以覆盖整个平板后盖检测区域，故整体尺寸测量选用移动视觉的方式，即相机移动在多个局部图像采集位置并采集图像，扩展了视觉的工作范围，最终实现了屏隙尺寸的精密、非接触、自动化测量。本发明通过灰度化和设置感兴趣区域，减少了图像的复杂性和突出了检测目标的占比，提高了图像算法的执行时间，提高了效率。本发明从k个子块中进行像素统计，可以稳定地确定外边缘和分割阈值，通过调整k值可以在满足效率的前提下提升粗定位的外边缘中点和自适应分割阈值的准确性。本发明通过区域提取使得后续算法可以较好地处理外边缘，排除其他边缘的干扰；自适应阈值分割，解决了传统分割算法需要手动设置阈值的问题，提高了算法的准确性和分割的效率。本发明将二分法应用于hough变换，使得hough变换以最优累加器阈值进行直线检测，使得hough变换可以适应所有的屏隙局部图像并完成自适应直线检测。
[0080]
第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
[0081]
本发明提供了一种对平板屏隙尺寸精密测量的系统，以便完成对整个平板后盖r区的尺寸测量。本发明的目的在于为平板后盖这类大尺寸工件提供一种精密高效的系统，扩展视觉系统的工作范围，解决了传统的视觉测量受制于物体尺寸的问题，以平板后盖为测量主体间接实现屏隙尺寸的精密测量，减少了屏隙尺寸精密测量的复杂度。
[0082]
本发明提供了一种平板屏隙尺寸精密测量的算法，以便完成屏隙局部图像中的外边缘直线检测。本发明目的在于为平板后盖r区的边缘直线检测提供一种准确有效的算法，基于此算法可以检测局部图像中的外边缘，从而解决现有算法无法排除其他边缘和难以直接应用在干扰较大的场合的问题，为实现屏隙尺寸精密测量提供算法基础。
[0083]
第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
[0084]
(1)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：本发明的技术方案填补了对平板后盖这类大尺寸工件的视觉测量技术的空白。
[0085]
(2)本发明的技术方案解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：本发明的技术方案解决了在屏隙尺寸精密测量这种场合下对平板后盖r区外边缘的快速、准确、稳定地检测。
附图说明
[0086]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0087]
图1是本发明实施例提供的平板屏隙尺寸精密测量方法流程图；
[0088]
图2是本发明实施例提供的平板屏隙尺寸精密测量方法原理图；
[0089]
图3是本发明实施例提供的移动视觉测量系统结构示意图；
[0090]
图4是本发明实施例提供的16个局部图像采集位置示意图；
[0091]
图5是本发明实施例提供的局部外边缘测距模型示意图；
[0092]
图6是本发明实施例提供的r区局部图像示意图；
[0093]
图7是本发明实施例提供的roi图像示意图；
[0094]
图8是本发明实施例提供的划分k个子块的示意图；
[0095]
图9是本发明实施例提供的k个子块中的外边缘中点示意图；
[0096]
图10是本发明实施例提供的以最小包围矩形提取的外边缘区域示意图；
[0097]
图11是本发明实施例提供的外边缘区域的自适应阈值分割示意图；
[0098]
图12是本发明实施例提供的边缘提取示意图；
[0099]
图13是本发明实施例提供的外边缘直线检测结果示意图；
[0100]
图14是本发明实施例提供的子块宽度d对错误率的影响示意图；
[0101]
图15是本发明实施例提供的子块数量对算法平均耗时的影响示意图；
[0102]
图16是本发明实施例提供的外边缘检测误差示意图；其中，图(a)是外边缘直线检测的角度误差示意图，图(b)是外边缘直线检测的位置误差示意图；
[0103]
图17是本发明实施例提供的不同直线检测算法的检测结果示意图；其中，图(a)是lsd检测结果示意图，图(b)是hough检测结果示意图，图(c)是ls拟合结果示意图，图(d)是本发明检测结果示意图；
[0104]
图18是本发明实施例提供的不同部位的外边缘直线检测结果示意图；其中，图(a)是l1检测结果示意图，图(b)是l2检测结果示意图，图(c)是l3检测结果示意图，图(d)是l4检测结果示意图；
[0105]
图19是本发明实施例提供的不同样品的数据浮动示意图；
[0106]
图20是本发明实施例提供的r区尺寸测量误差示意图。
具体实施方式
[0107]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0108]
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种平板屏隙尺寸精密测量方法、系统、介质、设备及终端，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0109]
一、解释说明实施例。为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现，该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。
[0110]
如图1所示，本发明实施例提供的平板屏隙尺寸精密测量方法包括以下步骤：
[0111]
s101，根据局部图像采集位置确定r区局部图像所属部位l，对原rgb图像进行灰度化并设置感兴趣区域roi；
[0112]
s102，根据对称轴等距划分k个子块并设置子块中的统计窗口，对子块不同位置的窗口区域像素进行均值和标准差统计；
[0113]
s103，确定k个子块中的外边缘中点和外边缘区域的分割阈值，粗定位外边缘的中点和角度并计算自适应分割阈值；
[0114]
s104，构建外边缘的最小包围矩形以提取外边缘区域，以自适应分割阈值对外边缘区域进行二值分割；
[0115]
s105，对二值分割后的外边缘区域进行边缘提取，以基于二分法的hough变换检测外边缘直线，融合局部测量点的信息完成屏隙尺寸的精密测量。
[0116]
作为优选实施例，如图2所示，本发明实施例提供的平板屏隙尺寸精密测量方法具体包括以下步骤：
[0117]
步骤1，根据局部图像采集位置确定r区局部图像所属部位l；
[0118]
a.如果l＝1，则r区局部图像是在平板后盖左部采集的；
[0119]
b.如果l＝2，则r区局部图像是在平板后盖下部采集的；
[0120]
c.如果l＝3，则r区局部图像是在平板后盖右部采集的；
[0121]
d.如果l＝4，则r区局部图像是在平板后盖上部采集的。
[0122]
步骤2，对原rgb图像进行灰度化并设置感兴趣区域(roi)；
[0123]
对3通道的r区局部图像进行灰度化，然后以固定宽度dr在灰度图中间取出尺寸为m
×
n的roi图像。
[0124]
当l＝1或l＝3时，roi图像尺寸的m＝dr，n为灰度图的行数。
[0125]
当l＝2或l＝4时，roi图像尺寸为n＝dr，m为灰度图的列数。
[0126]
步骤3，根据称轴等距划分k个子块并设置子块中的统计窗口；
[0127]
设roi图像尺寸为m
×
n，子块宽度为d，统计窗口的宽度ds。
[0128]
当l＝1或l＝3时，以y＝n/2为对称轴在纵向等距划分k个尺寸为m
×
d的子块，子块中的统计窗口的尺寸为ds×
d。
[0129]
当l＝2或l＝4时，以y＝m/2为对称轴在横向等距划分k个尺寸为d
×
n的子块，子块中的统计窗口的尺寸为d
×ds
。
[0130]
步骤4，对子块不同位置的窗口区域像素进行均值和标准差统计；
[0131]
设定统计窗口的位置为其几何中心点的位置。
[0132]
当l＝1或l＝3时，统计窗口从左至右沿图像坐标x轴移动并统计窗口区域像素的均值和标准差。对于子块bi，统计窗口位置的x坐标为j时窗口区域图像为r(j)，窗口区域的平均值m(j)和标准差s(j)根据式(2)可求。
[0133][0134]
当l＝2或l＝4时，统计窗口从上至下沿图像坐标y轴移动并统计窗口区域像素的均值和标准差。对于子块bi，统计窗口位置的y坐标为j时窗口区域图像为r(j)，窗口区域的平均值m(j)和标准差s(j)类似可求。
[0135]
步骤5，确定k个子块中的外边缘中点和外边缘区域的分割阈值；
[0136]
设在子块bi中，当统计窗口位于外边缘中点，外边缘两侧区域在窗口中占据面积相等，窗口区域的像素均值介于窗口中外边缘两侧区域的灰度均值之间，此时窗口区域像素的标准差为最大值。
[0137]
当l＝1或l＝3时，子块bi中外边缘中点外边缘点qi(xi,yi)坐标根据式(3)可求，以m(xi)作为子块bi中外边缘区域的分割阈值ti。
[0138][0139]
当l＝2或l＝4时，子块bi中外边缘中点外边缘点qi(xi,yi)坐标类似可求，以m(yi)作为子块bi中外边缘区域的分割阈值ti。
[0140]
对于k个子块，可以确定k个子块中的外边缘中点和外边缘区域的分割阈值。
[0141]
步骤6，粗定位外边缘的中点和角度并计算自适应分割阈值；
[0142]
当l＝1或l＝3时，由式(4)粗定位外边缘中点坐标qa，用k个子块中的外边缘中点对外边缘中点qa求出平均斜率，以此粗定位外边缘在hough极坐标系下的角度由式(5)计算出外边缘区域的自适应分割阈值ta。
[0143][0144][0145]
当l＝2或l＝4时，类似粗定位外边缘中点坐标qa，用k个子块中的外边缘中点对外边缘中点qa求出平均斜率，以此粗定位外边缘在hough极坐标系下的角度θa(θa∈[π/4,3π/4])，类似计算处外边缘区域的自适应分割阈值ta。
[0146]
步骤7，构建外边缘的最小包围矩形以提取外边缘区域；
[0147]
设外边缘的精确角度θ在θa的δ邻域内，据此确定外边缘在hough极坐标系下的角
度范围为[β
l
,βr]。将粗定位的外边缘中点qa作为最小包围矩形的几何中心。
[0148]
当l＝1或l＝3时，根据外边缘在hough极坐标系下的角度范围为[β
l
,βr]，若abs(sin(β
l
)＞abs s(inβ(r则取β
l
作为最小包围矩形的对角线，反之取βr作为最小包围矩形的对角线，以最小包围矩形提取外边缘区域。
[0149]
当l＝2或l＝4时，根据外边缘在hough极坐标系下的角度范围为[β
l
,βr]，若abs(cos(β
l
)＞abs c(osβ(r则取β
l
作为最小包围矩形的对角线，反之取βr作为最小包围矩形的对角线，以最小包围矩形提取外边缘区域。
[0150]
步骤8，以自适应分割阈值对外边缘区域进行二值分割；
[0151]
对于提取的外边缘区域，以自适应分割阈值ta进行二值化分割。
[0152]
当l＝1或l＝3时，分割出以外边缘为边界的左右两侧区域。
[0153]
当l＝2或l＝4时，分割出以外边缘为边界的上下两侧区域。
[0154]
步骤9，对二值分割后的外边缘区域进行边缘提取；
[0155]
由canny算子对二值分割后的外边缘区域进行边缘提取。
[0156]
当l＝1或l＝3时，提取出左右两侧区域边界上的外边缘。
[0157]
当l＝2或l＝4时，提取出上下两侧区域边界上的外边缘。
[0158]
步骤10，以基于二分法的hough变换来检测外边缘直线；
[0159]
(1)设定初始查找区间v
l
＝0和收敛区间长度ε，hough变换离散化时的距离rh和角度θh，检测直线的角度范围[β
l
,βr]。将累加器阈值v的初始值设为v
l
，迭代标志f设为真。
[0160]
(2)根据迭代标志f判断是否执行二分查找的循环过程，当f为真开始循环，否则结束循环。
[0161]
(3)当v
r-v
l
＞ε时，令累加器阈值v＝(v
l
vr)/2；当v
r-v
l
＜＝ε时，令累加器阈值v＝v
l
，将f设置为假。
[0162]
(4)在累加器阈值v下使用hough变换对canny提取的边缘进行检测，得到h条直线的距离和角度。
[0163]
(5)根据直线的数量h进行判断：当h＞1时，令二分查找区间左端点v
l
＝v。当h＝＝0时，令二分查找区间右端点vr＝v；当h＝＝1，将f设置为假并且终止循环。
[0164]
(6)循环体返回(2)进行判断。
[0165]
(7)循环结束后，取最终的直线检测结果，若检测结果中存在多个近似相等的解(r,θ)，则对多个结果进行求平均值得到唯一的(r,θ)。
[0166]
(8)根据局部图像所属部位l求出局部图像外边缘的中点：当l＝1或l＝3时，中点y坐标为n/2；当l＝2或l＝4时,中点x坐标为m/2。
[0167]
步骤11，融合局部测量点的信息完成屏隙尺寸的精密测量；
[0168]
根据16幅局部图像中外边缘的中点，求出16个局部外边缘测量点的物理坐标，根据式(1)测量局部外边缘的距离，对多组局部外边缘测距结果取平均值得到r区外边缘的距离，根据标准的触摸屏尺寸间接实现屏隙尺寸的精密测量。
[0169]
本发明实施例提供的平板屏隙尺寸精密测量的系统结构如下：
[0170]
移动视觉测量系统以视觉系统和移动系统为核心，视觉系统以高分辨率相机呈现清晰的被测物体图像，移动系统以高精度双直线电机同步驱动实现视觉系统的精确移动定
位，移动视觉测量系统如图3所示。
[0171]
对于视觉系统，由于精密测量对图像质量要求较高，因此选用的相机为mv-ca050-a0gm黑白ccd相机，镜头为mvl-ht-1-65远心镜头，正面安装p-rv-5080-1环型光源，视觉系统可以提供分辨率为2448
×
2048的清晰图像。
[0172]
对于移动系统，整体采用龙门式结构，以汉驱hwp220高精度直线电机作为驱动电机，以西门子s7-1200plc控制双电机同步驱动x、y轴，由光栅尺反馈移动距离，实现视觉系统在二维平面的精密定位，使单目视觉的工作范围扩展到340
×
340mm。
[0173]
本发明是这样实现的，一种平板屏隙尺寸精密测量的系统，系统原理如下：
[0174]
根据平板后盖的矩形结构，设平板后盖r区左部、下部、右部、上部分别为l1、l2、l3、l4。根据工件坐标系，依次在l1、l2、l3、l4部位等距设置5、3、5、3个局部图像采集位置，如图4所示。因ccd相机成像时在中心畸变较小，取r区局部图像中外边缘的中点为测量点，由标定的相机内外参数获取测量点的物理坐标。
[0175]
设在l1局部图像采集位置i处得到测量点的物理坐标pi，视觉系统定位到l3对应局部图像采集位置j处得到测量点的物理坐标pj，在全局坐标系下可测量出r区局部外边缘的距离，r区局部外边缘测距示意图如图5所示。
[0176]
设由光栅尺反馈出视觉系统在x、y轴的移动距离分别为δx
i-j
、δy
i-j
，考虑移动系统的误差使得δy
i-j
不为0。因装夹误差导致屏隙外边缘与移动系统的y轴不平行，其夹角根据16局部幅图像中的外边缘直线检测角度取中值可得。由r区局部外边缘测距示意图可知，由测量点对确定的r区局部外边缘的距离d
i-j
可根据式(1)计算。对多组局部外边缘测距结果取平均值得到r区外边缘的距离，根据标准的触摸屏尺寸间接实现屏隙尺寸的精密测量。
[0177][0178]
在移动视觉测量系统的工作流程中，移动系统由plc控制双电机同步驱动完成定位，视觉系统依次定位到局部图像采集位置采集r区局部图像，pc上位机采用多线程技术并发进行图像处理，图像算法对外边缘进行直线检测并取中点作为测量点，通过标定的相机内外参数得到测量点的物理坐标，plc通过获取光栅尺的移动距离将定位信息反馈给通信的pc上位机，结合视觉系统的定位信息与局部图像采集位置测量点的物理坐标信息进行局部信息融合完成测量。
[0179]
二、应用实施例。为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值，该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用实施例。
[0180]
本发明实施例提供的平板屏隙尺寸精密测量方法具体包括以下步骤：
[0181]
步骤1，根据图像采集位置确定r区局部图像所属的部位l；
[0182]
首先读取ccd相机在采集位置1处拍摄的rgb图像，确定r区局部图像所属部位l＝1，表明r区局部图像是在平板后盖左部采集，如图6所示。
[0183]
步骤2，对原rgb图像进行灰度化并设置感兴趣区域(roi)；
[0184]
对3通道的r区局部图像进行灰度化，然后以固定宽度dr＝400在灰度图中间取出尺寸m
×
n＝400
×
2048的roi图像，计算可知roi图像左边界在rgb图像中的位置rs＝1024，
矩形轮廓区域的roi图像如图7所示。
[0185]
步骤3，根据对称轴等距划分k个子块并设置子块中的统计窗口；
[0186]
设子块宽度为d＝381，统计窗口的宽度ds＝21。
[0187]
以y＝1024为对称轴在纵向等距划分k＝13个尺寸为m
×
d＝400
×
381的子块，子块中的统计窗口的尺寸为ds×
d＝21
×
381。图8是划分k个子块的示意图。
[0188]
步骤4，对子块不同位置的窗口区域像素进行均值和标准差统计；
[0189]
设定统计窗口的位置为其几何中心点的位置。
[0190]
统计窗口从左x＝10至右x＝388沿图像坐标x轴移动并统计窗口区域像素的均值和标准差。对于子块bi，统计窗口位置的x坐标为j时窗口区域图像为r(j)，窗口区域的平均值m(j)和标准差s(j)根据式(1)可求。
[0191][0192]
步骤5，确定k个子块中的外边缘中点和外边缘区域的分割阈值；
[0193]
设在子块bi中，当统计窗口位于外边缘中点，外边缘两侧区域在窗口中占据面积相等，窗口区域的像素均值介于窗口中外边缘两侧区域的灰度均值之间，此时窗口区域像素的标准差为最大值。
[0194]
子块bi中外边缘中点外边缘点qi(xi,yi)坐标根据式(2)可求，以m(xi)作为子块bi中外边缘区域的分割阈值ti。
[0195][0196]
对于k个子块，可以确定k个子块中的外边缘中点和外边缘区域的分割阈值，k个子块中的外边缘中点如图9所示。
[0197]
步骤6，粗定位外边缘的中点和角度并计算自适应分割阈值；
[0198]
由式(3)粗定位外边缘中点坐标qa(244,1024)，用k个子块中的外边缘中点对外边缘中点qa(244,1024求出平均斜率，以此粗定位外边缘在hough极坐标系下的角度θa＝0.4263
°
，由式(4)计算外边缘区域的自适应分割阈值ta＝136。
[0199][0200][0201]
步骤7，构建外边缘的最小包围矩形以提取外边缘区域；
[0202]
设外边缘的精确角度θ在θa的δ＝0.4
°
邻域内，粗定位外边缘在hough极坐标系下
的角度范围为[0.0263
°
,0.8263
°
]。将粗定位的外边缘中点qa(244,1024)作为最小包围矩形的几何中心。
[0203]
根据粗定位外边缘在hough极坐标系下的角度范围为[0.02
°
63,603.
°
8]，因为abs(sin(0.0
°
26＜3))abs(s
°
in，故取βr＝0.8263
°
作为最小包围矩形的对角线，以最小包围矩形提取外边缘区域，提取的外边缘区域如图10所示。
[0204]
步骤8，以自适应分割阈值对外边缘区域进行二值分割；
[0205]
对于提取的外边缘区域，以自适应分割阈值ta＝136进行二值分割，分割出以外边缘为边界的左右两侧区域，如图11所示。
[0206]
步骤9，对二值分割后的外边缘区域进行边缘提取；
[0207]
由canny算子对二值分割后的外边缘区域进行边缘提取，提取出左右两侧区域边界上的外边缘，如图12所示。
[0208]
步骤10，以基于二分法的hough变换来检测外边缘直线；
[0209]
(1)设定初始查找区间v
l
＝0和vr＝2086，收敛区间长度ε＝1，hough变换离散化时的距离rh＝1和角度θh＝0.01
°
，检测直线的角度范围[0.0263
°
,0.8263
°
]。将累加器阈值v的初始值设为v
l
，迭代标志f设为真。
[0210]
(2)根据迭代标志f判断是否执行二分查找的循环过程，当f为真开始循环，否则结束循环。
[0211]
(3)当v
r-v
l
＞ε时，令累加器阈值v＝(v
l
vr)/2；当v
r-v
l
＜＝ε时，令累加器阈值v＝v
l
，将f设置为假。
[0212]
(4)在累加器阈值v下使用hough变换对canny提取的边缘进行检测，保存检测到的h条直线的距离和角度的结果。
[0213]
(5)根据直线的数量h进行判断：当h＞1时，令二分查找区间左端点v
l
＝v。当h＜1即h＝＝0时，令二分查找区间右端点vr＝v。当h＝＝1，将f设置为假并且终止循环。
[0214]
(6)循环体返回(2)进行判断。
[0215]
(7)循环结束后，取最终的直线检测结果，若检测结果中存在多个近似相等的解(r,θ)，则对多个结果进行求平均值得到唯一的(r,θ)，求得外边缘直线的精确角度θ＝0.4663
°
。
[0216]
(8)根据r区局部图像所属部位l＝1，中点y坐标为n/2＝1024，求出r区局部图像中外边缘的中点在roi图像中的坐标为(244.6669,1024)，在r区局部图像中的坐标为(1268.6669,1024)。
[0217]
r区外边缘的直线检测结果如图13所示。
[0218]
步骤11，融合局部测量点的信息完成屏隙尺寸的精密测量；
[0219]
根据16幅r区局部图像中外边缘的中点，求出16个局部外边缘测量点的物理坐标，根据式(5)测量局部外边缘的距离，对多组局部外边缘测距结果取平均值得到r区外边缘的距离，根据标准的触摸屏尺寸间接实现屏隙尺寸的精密测量。
[0220][0221]
三、实施例相关效果的证据。本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积
极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。
[0222]
为验证区域提取与分割的准确性，用320幅已正确检测的r区局部图像作为参考的真值，在不同的d值下检测外边缘直线作为测量值，将直线中点位置误差超过2像素的检测结果视为错误结果，据此得到子块宽度d对错误率的影响，结果如图14所示。结果表明：增大子块宽度d可以降低错误率，但是取值过大则会降低像素统计的准确性，在311＜d＜441时最大错误率为0.3125％，本发明算法区域提取与分割的准确率高达99.68％。
[0223]
为验证区域提取与分割的快速性，取不同的k值测试16幅图像中区域提取与分割的平均耗时和算法总体的平均耗时，结果如图15所示。结果表明，区域提取和分割的时间近似随k的增加而线性增加，算法总体耗时主要取决于k值，本发明算法区域提取与分割耗时小于60ms，算法总体耗时小于200ms。
[0224]
为验证自适应直线检测的高精度，本发明根据r区表面成像与图像特征的理论分析定量模拟出r区局部图像，图像中外边缘的位置和角度已知，用旋转变换得到外边缘不同角度和位置的理论值，用本发明算法对外边缘进行检测得到检测值，对比得到外边缘直线检测的角度误差和位置误差，结果如图16所示。结果表明，外边缘直线检测角度误差小于0.01
°
，位置误差小于0.2像素。
[0225]
为验证本发明算法具有较好的检测效果，对实际r区局部图像进行外边缘区域的提取与分割后，分别用lsd直线检测、hough直线检测、ls直线拟合以及本发明算法对外边缘进行检测，得到不同算法对外边缘的直线检测结果，如图17所示。结果表明，由于表面缺陷以及灰度不均导致边缘破损和模糊，lsd算法在外边缘破损时不能检测到连续的直线，hough直线检测难以设置最优累加器阈值来对外边缘进行检测，ls直线拟合因为受到离群点的干扰使得拟合的直线偏离外边缘，本发明算法可以抵抗干扰并精确地对外边缘进行直线检测。
[0226]
为验证本发明算法具有较好的实用性，对实际采集的不同部位的r区局部图像进行检测得到外边缘直线测检测结果，如图18所示。结果表明，对应不同部位的r区局部图像，本发明算法可以自适应并精确地对外边缘进行直线检测，从而实现平板后盖r区的全尺寸测量。
[0227]
设备共测试了300个平板后盖样品，将测量结果与平板后盖的标准值进行比较，设备对产品的判断结果如表格1和表格2所示，300个样品中良品：次品：合格品＝27：161：102，设备判别结果为良品：次品：合格品＝30：162：108，综合检测准确率为96.7％。
[0228]
表1第一天200样品测试结果
[0229] okng临界合格设备248492人工复检218486设备误判306
[0230]
表2第二天100样品测试结果
[0231] okng临界合格设备67816人工复检67716
设备误判010
[0232]
取9个样品，各测试5次，得到不同样品的尺寸数据如图19所示。结果表明数据浮动小于0.02mm，稳定性较好。
[0233]
由于移动系统的移动距离不可避免地存在误差，本发明已经通过多次获取光栅尺反馈的移动距离实现移动系统的误差补偿。定义l1、l3部位r区外边缘的距离为r区的长度，l2、l4部位r区外边缘的距离为r区的宽度，经过人工测量刷选出20组长、宽尺寸分别为194.27mm、117.00mm的平板后盖工件，结合本发明算法检测以及测量平台在6s内测量出r区的尺寸，并与人工测量值比较得出尺寸测量误差，结果如图20所示。结果表明，本发明测量系统的测量误差小于0.03mm。
[0234]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0235]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。