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...
