针对7.62~20.3 cm (3～8 in)的手机液晶模组, 以机器视觉为基础, 图像处理为核心, 并集成视觉定位系统, 实现液晶模组各种类型缺陷的全自动化检测。使用定位视觉软件, 串联定位模块和运动控制模块工作, 精确控制模组连接器位置, 实现模组金手指的自动对接, 对准精度小于0.03 mm。使用面阵CCD采集液晶模组点亮后图像, 视觉检测软件提取ROI区域, 做Gabor滤波、双阈值二值化、图像去噪等预处理。采用二维直方图斜分法定位图形边缘区域进行模糊增强处理, 最后计算出缺陷属性, 缺陷检测次品识别率大于95%。所设计的液晶模组自动光学检测系统能够降低生产成本和退货率, 简化生产线应用, 对液晶模组组装产业开发缺陷检测系统具有一定参考价值。

以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,如视觉照明技术、大视场高速成像技术、分布式高速图像处理技术、精密传输和定位技术和网络化控制技术等进行了概述;对表面缺陷AOI主要光学成像方法的基本光学原理、功能和应用场合进行了总结;对表面缺陷检测中的图像处理、缺陷几何特征定义、特征识别与分类算法进行了系统阐述,重点介绍了周期纹理表面缺陷图像中的纹理背景去除方法,复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别与分类方法。

自动光学检测系统中采集到的贴装元件图像存在平移和旋转误差。针对该问题，提出了基于亚像素定位技术的贴装元件精确取像方法，该方法结合Canny 边缘分割、基于空间矩的亚像素细分、最小二乘法拟合等技术，对基准点进行亚像素定位，并以此为基础进行贴装元件的精确取像，消除电路板的定位误差和制造误差，从而保证了自动光学检测系统的检测准确度。实验结果表明：本文算法对元件图像提取精确且稳定，满足高精度视觉检测要求。

在印刷电路板的自动光学检测中,被检对象的空间对准是一个关键步骤。而传统的图像匹配技术由于其只能在像素级定位,而无法适应印刷电路板精确对准的要求。本文利用圆的几何对称性,提出一种在亚像素精度快速定位圆心的算法。实验表明:它对于无噪声图像的测量误差小于0.01像素;在有噪声的情况下,该算法仍具有较小的测量误差。