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题名盖板玻璃外观检测的高光谱线扫成像方法
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作者
沈冠廷
饶可奕
方瑞欣
张学敏
巫兆聪
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机构
武汉大学遥感信息工程学院
河南省科学院空天信息研究所
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出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第3期616-622,共7页
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基金
河南省科学院科研启动经费项目(242025005)
国家重大科研仪器研制项目(11727806)资助。
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文摘
玻璃盖板是智能终端产品的重要组成配件,表面光滑且透明,其外观检测是光学成像检测领域的重要难题之一。目前,常规检测方法主要基于可见光影像,但是由于纹理相似性,常将污渍误判为瑕疵,导致将良品被判定为次品,从而增加工业成本。为了克服上述问题,提出基于高光谱技术的盖板玻璃污渍瑕疵检测方法。该方法通过对采集的高光谱数据进行最优特征光谱选择和建立定量检测模型,挑选出关键特征波段并实现对污渍瑕疵的精确检测。利用油墨区和AA透明区的光学特性,采用线性光源透射的成像方式,通过专业高光谱线扫设备,有效采集50个手机盖板玻璃高光谱影像,制作了包括无污无瑕盖板样本500个,及玻璃指纹、胶质物质、清洁剂、灰尘等4种污渍和划痕瑕疵样本各100个污渍瑕疵的数据集。基于上述高光谱影像数据集,构建了一种综合考虑污渍瑕疵的光谱特性和各个特征波段的贡献率与重要性的波段选择方法,精选出可有效区分污渍与瑕疵的8个特征波段(502、526、567、689、711、789、818和888 nm)。利用机器学习算法进行检测,实验结果表明,8个精选高光谱波段对区分污渍瑕疵具有良好的效果,准确率达95.4%,误分率仅为4.7%。高光谱影像能捕捉瑕疵和污渍在光谱上的差异,实现更精确地检测,为手机盖板玻璃质量检测提供了一种可行的新方法,可为实际应用中设计低成本高光谱瑕疵污渍检测相机提供参考。
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关键词
高光谱技术
污渍瑕疵检测
特征波段选择
随机森林算法
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Keywords
Hyperspectral
Stain defect detection
Feature band selection
Random forest
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分类号
O433.4
[机械工程—光学工程]
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