第43卷第3期高师理科学刊Vol.43No.32023年3月JournalofScienceofTeachers′CollegeandUniversityMar.2023文章编号:1007-9831(2023)03-0038-05基于机器视觉的大面积触控屏MetalMesh缺陷检测李奇楠,向万贵,丁状,罗小洁(齐齐哈尔大学理学院,黑龙江齐齐哈尔161006)摘要:由于在大面积触控屏MetalMesh的生产过程中,曝光机在长时间运行时会出现运行轨迹偏离,造成金属网断线和毛刺等问题.对此,设计了一种用于检测金属网缺陷的机器视觉检测系统,该机器视觉系统能通过工业摄像机采集图像,然后进行图像增强算法祛除环境干扰,Canny边缘检测算法划定图像边界,能快速检测出缺陷和其坐标位置.关键词:机器视觉;触控屏MetalMesh;缺陷检测中图分类号:O59文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1007-9831.2023.03.008MetalMeshdefectdetectionforlargeareatouchscreenbasedonmachinevisionLIQinan,XIANGWangui,DINGZhuang,LUOXiaojie(SchoolofScience,QiqiharUniversity,Qiqihar161006,China)Abstract:Becauseintheproductionprocessoflarge-areaMetalMeshtouchscreen,theoperatingtrackoftheex-posuremachinewilldeviatewhenitrunsforalongtime,resultinginwirebreakage,burrandotherproblemsofthemetalmesh.Therefore,designsamachinevisiondetectionsystemfordetectingmetalmeshdefects.Thismachinevisionsystemcancollectimagesthroughindustrialcamera,thenperformimageenhancementalgorithmtoremoveenvironmentalinterference,Cannyedgedetectionalgorithmtodelimitimageboundaries,andcanquicklydetectdefectsandtheircoordinatepositions.Keywords:machinevision;MetalMeshtouchscreen;defectdetection机器视觉就是用机器替代人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程中的产品质量检测,及不适合人工作业的危险环境和人眼视觉难以满足的场合.机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差[1-4].机器视觉是通过摄取的图像信息转化成图像信号,传送给专门的图像处理系统,根据像素分布、亮度、颜色、纹理、边缘、形状、角点等多种特征来识别不同物体.而在图像的传输、储存和读取过程中,图像信息可能会出现失真、扭曲和噪声干扰等问题.因此,需要使用机器视觉算法来修复或增强图像信息,从而为机器视觉技术提供良好的识别环境.通过机器视觉检测MetalMesh缺...