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手机表面缺陷的机器视觉检测方法研究进展
被引量：
1
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作者
吴一全
庞雅轩
《智能系统学报》
北大核心
2025年第1期33-51,共19页
智能手机在现代人们的学习、工作与生活中扮演着十分重要的角色,手机的大批量生产给手机表面(手机屏幕玻璃盖板、手机外壳)缺陷检测工作提出了更高的要求,而基于机器视觉的检测方式能够更加快速准确地实现对手机表面缺陷的检测。以该领...
智能手机在现代人们的学习、工作与生活中扮演着十分重要的角色,手机的大批量生产给手机表面(手机屏幕玻璃盖板、手机外壳)缺陷检测工作提出了更高的要求,而基于机器视觉的检测方式能够更加快速准确地实现对手机表面缺陷的检测。以该领域面临的挑战为思路,总结了近10年来基于机器视觉的手机表面缺陷检测的研究进展。首先列举了手机表面存在的典型缺陷,并分析了机器视觉应用于手机表面缺陷检测工作中面临的部分难题,其中包括算法的精度、实时性、鲁棒性3个方面;然后分别针对上述问题的改进方法进行了分析与对比;进一步总结了目前可供使用的手机表面缺陷数据集及算法的性能评价指标;最后根据手机表面缺陷检测领域面临的问题进行了总结与展望。
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关键词
机器视觉
缺陷检测
手机屏幕玻璃盖板
手机
外壳
深度学习
数据集
性能评价指标
图像处理
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职称材料
题名
手机表面缺陷的机器视觉检测方法研究进展
被引量：
1
1
作者
吴一全
庞雅轩
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第1期33-51,共19页
基金
国家自然科学基金项目(61573183).
文摘
智能手机在现代人们的学习、工作与生活中扮演着十分重要的角色,手机的大批量生产给手机表面(手机屏幕玻璃盖板、手机外壳)缺陷检测工作提出了更高的要求,而基于机器视觉的检测方式能够更加快速准确地实现对手机表面缺陷的检测。以该领域面临的挑战为思路,总结了近10年来基于机器视觉的手机表面缺陷检测的研究进展。首先列举了手机表面存在的典型缺陷,并分析了机器视觉应用于手机表面缺陷检测工作中面临的部分难题,其中包括算法的精度、实时性、鲁棒性3个方面;然后分别针对上述问题的改进方法进行了分析与对比;进一步总结了目前可供使用的手机表面缺陷数据集及算法的性能评价指标;最后根据手机表面缺陷检测领域面临的问题进行了总结与展望。
关键词
机器视觉
缺陷检测
手机屏幕玻璃盖板
手机
外壳
深度学习
数据集
性能评价指标
图像处理
Keywords
machine vision
defect detection
phone screen glass cover
phone shell
deep learning
data set
performance evaluation index
image processing
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
手机表面缺陷的机器视觉检测方法研究进展
吴一全
庞雅轩
《智能系统学报》
北大核心
2025
1
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