一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法

摘要

本发明公开了一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法，其步骤：1.在原始图像中提取石英晶片的长边并计算其斜率；2.进行图像旋转，使晶片的长边在图像中呈水平走向；3.进行图像分割，从背景中分离出晶片目标；4.基于晶片目标及其相关参数，建立晶片模板；5.外围断条缺陷的检测和识别；6.外围边缘不齐缺陷的检测和识别；7.外围崩边缺陷的检测和识别；8.边缘处崩边缺陷的检测和识别；9.边缘处边缘不齐缺陷的检测和识别；10.边缘处炸口和划痕缺陷的检测和识别；11.内部炸心、划痕和阴影缺陷的检测和识别。其优点是：检测准确，分类识别正确，工效高，无视力伤害。

主权项

1.一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法，其特征在于：该方法包括下列步骤： 步骤10)、在原始图像中提取矩形石英晶片的长边并计算其斜率； 步骤20)、进行图像旋转，使矩形石英晶片的长边在图像中呈水平走向； 步骤30)、进行图像分割，从背景中分离出矩形石英晶片目标； 步骤40)、基于矩形石英晶片目标及其相关参数，建立矩形石英晶片模板； 步骤50)、外围断条缺陷的检测和识别； 步骤60)、外围边缘不齐缺陷的检测和识别； 步骤70)、外围崩边缺陷的检测和识别； 步骤80)、边缘处崩边缺陷的检测和识别； 步骤90)、边缘处边缘不齐缺陷的检测和识别； 步骤A0)、边缘处炸口缺陷的检测和识别； 步骤B0)、边缘处划痕缺陷的检测和识别； 步骤C0)、内部炸心缺陷的检测和识别； 步骤D0)、内部划痕缺陷的检测和识别； 步骤E0)、内部阴影缺陷的检测和识别； 所述的步骤10)中包括： 步骤110)、使用Prewitt算子对原始图像进行边缘检测； 步骤120)、计算边缘检测结果图像的平均灰度值，根据该灰度值设置适当的门限，对边缘检测结果图像进行二值化处理； 步骤130)、使用Thin算子对二值化处理结果图像进行细化处理； 步骤140)、用细化处理结果图像中的每两个非零点，以下简称为非零点对，确定一条直线，计算并保存每条直线的用最简整数分式表示的斜率，以下简称为整数斜率； 步骤150)、对取相同整数斜率的直线进行计数，得到取各种整数斜率的直线的数目，找出其中最大的数目N_max，N_max对应的直线的整数斜率记作N_max对应的直线集合记作步骤160)、针对确定中直线的每一个非零点对，计算该直线的用最简整数 分式表示的截距，以下简称为整数截距；步骤170)、对中取相同整数截距的直线归类，每一类代表一条直线，分别记作L_i(i＝1，2，3，…，m)；L_i对应的非零点对集合记作L_i{(D_F，D_L)}，L_i{(D_F，D_L)}中非零点对的数目记作Num_i(D)；步骤180)、如果m大于一定的数值，而且没有任何一个Num_i(D)具有绝对的优势，则基于L_i{(D_F，D_L)}，计算L_i上非零点对构成的最大直线段长度，记作Length(L_i)，最大直线段长度对应的非零点对记作(D_F，D_L)_i；以各个(D_F，D_L)_i中的非零点重新进行两两组合，构成多个新的非零点对，再计算整数斜率，再对取相同整数斜率的直线进行计数，得到取各种整数斜率的直线的数目，找出其中最大的数目LN_max，LN_max对应的直线的整数斜率记作即为矩形石英晶片的长边的斜率；如果m不大于一定的数值N_C，或者有一个Num_i(D)具有绝对的优势，则直接执行步骤190)； 步骤190)、如果m不大于N_C，而且Num_i(D)最大，则第i条直线的斜率即为矩形石英晶片的长边的斜率；如果m大于N_C，但有一个Num_i(D)具有绝对的优势，则第i条直线的斜率即为矩形石英晶片的长边的斜率。