检索结果-南通市图书馆

作者：陈湘尹东莞理工学院

学位级别：硕士

手机盖板玻璃作为一种透明构件,广泛应用于智能终端结构中。随着智能手机市场快速扩张,对手机盖板玻璃的需求也日益增长。然而,由于生产流程固有的复杂性,这类玻璃在实际工况下不可避免地产生瑕疵。在对产品品质的高标准期望下,需对玻... 详细信息

手机盖板玻璃作为一种透明构件,广泛应用于智能终端结构中。随着智能手机市场快速扩张,对手机盖板玻璃的需求也日益增长。然而,由于生产流程固有的复杂性,这类玻璃在实际工况下不可避免地产生瑕疵。在对产品品质的高标准期望下,需对玻璃瑕疵进行精准检测。依赖人工或传统视觉的检测方案难以满足现代高效生产的需求,因此,行业亟需研发更为先进的智能检测技术以解决这一痛点。基于深度学习的目标检测算法在瑕疵检测领域展现出巨大的应用潜力,但手机盖板玻璃独特的三维曲面设计和高反光率,使成像过程中易出现镜面反射现象,对检测造成干扰。此外,在工业环境下无法获得足够多的瑕疵样本,且检测方法必须在严格的实时性要求和计算资源限制下准确识别微小瑕疵,这增加了模型研发与部署的难度。为此,本文针对手机盖板玻璃表面瑕疵开展相关检测方法研究。针对玻璃成像难度大的问题,通过分析三类常见瑕疵的几何特征与成像特点,进行系统硬件选型。分别设计环形光源低角度和条形光源垂直照明作为玻璃直面和曲面部分的打光方案,搭建图像采集平台,构建手机盖板玻璃表面瑕疵数据集。为解决瑕疵样本量不足问题,基于图像处理技术进行数据扩充。根据瑕疵在图像采集系统下成像特征的差异,分别设计Copy-paste瑕疵迁移法和基于深度卷积生成对抗网络的图像生成法对三类瑕疵进行数据增强,显著增加数据多样性。基于在线二次数据增强、图像加权和学习率余弦衰减优化策略的实验结果表明,YOLOv8检测模型可有效检测手机盖板玻璃表面瑕疵,检测精度达到85.8%。面对工业应用下模型轻量化部署需求,采用Shuffle Net V2轻量网络改进主干结构并优化激活函数,稳定训练过程,降低参数量和计算复杂度。为进一步提高小瑕疵检测精度,将SPD卷积架构代替下采样模块,并重新设计检测头,串联坐标注意力构成新的增强解耦头,提升模型对细微特征的捕捉能力。综合三方面改进后,本文提出的YOLOv8-pro模型检测精度提升9.8%,检测速度提升33.5%,参数量和计算量分别降低14.9%和20.2%,可在轻量化设计的基础上实现瑕疵的高精、快速检测。根据实际应用中高效检测的要求,将YOLOv8-pro模型与图像采集系统集成,开发一套面向工业应用的瑕疵检测系统。融合切片辅助超推理算法优化模型推理过程,并实现友好的人机交互界面。通过实际测试验证该系统的可靠性,为手机盖板玻璃表面瑕疵检测提供一种有效的技术方案。

关键词：手机盖板玻璃 YOLOv8 数据增强轻量化小目标检测

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基于改进SSD模型的手机盖板玻璃缺陷检测

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吉林化工学院学报 2023年第9期40卷 70-74页

作者：唐孝育孙明革吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022

在手机盖板玻璃小缺陷检测中,针对传统单阶段多层检测器(Single Shot Multibox Detector,SSD)模型检测存在漏检的问题,提出了一种改进的SSD模型。该模型使用ResNet50作为主干网络,同时融入膨胀卷积和注意力机制SeNet,从而提升小缺陷检... 详细信息

在手机盖板玻璃小缺陷检测中,针对传统单阶段多层检测器(Single Shot Multibox Detector,SSD)模型检测存在漏检的问题,提出了一种改进的SSD模型。该模型使用ResNet50作为主干网络,同时融入膨胀卷积和注意力机制SeNet,从而提升小缺陷检测精度。在缺陷数据集上进行了实验对比,实验表明改进的SSD模型与传统SSD模型相比,模型的检测精度更高、漏检率更低,能够满足缺陷检测的精度要求。

关键词：缺陷检测手机盖板玻璃 SSD ResNet50 SeNet

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手机盖板玻璃水性脱墨剂的研制

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广东化工 2017年第13期44卷 75-76页

作者：何佳正顾舸张秀玲谢武杨改霞苏冬广东省资源综合利用研究所广东广州510650 稀有金属分离与综合利用国家重点实验室广东广州510650 广东省矿产资源开发和综合利用重点实验室广东广州510650 广东工业大学广东广州440100

本文研究了不同溶剂、碱、渗透剂等因素对脱墨效率的影响。通过实验研究发现:当苯甲醇为15%,氢氧化钠为12%,脂肪醇聚氧乙烯醚磷酸盐为0.5%,脱墨温度在80~90℃,脱墨效果好,脱墨效率高。

关键词：手机盖板玻璃脱墨剂苯甲醇

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基于数字图像处理的手机面板玻璃缺陷检测与分类方法研究

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作者：黄建义西安电子科技大学

学位级别：硕士

手机盖板玻璃是智能手机的重要组成部分之一。全球每年对手机盖板玻璃的需求量达上百亿片,超过90%的手机盖板玻璃由我国生产。手机盖板玻璃的质量检测十分重要,由于市面上现有的手机盖板玻璃自动化检测设备稳定性不高,目前行业内手机盖... 详细信息

手机盖板玻璃是智能手机的重要组成部分之一。全球每年对手机盖板玻璃的需求量达上百亿片,超过90%的手机盖板玻璃由我国生产。手机盖板玻璃的质量检测十分重要,由于市面上现有的手机盖板玻璃自动化检测设备稳定性不高,目前行业内手机盖板玻璃仍采用人工质量检测。为提高机器视觉设备在手机盖板玻璃缺陷检测上的稳定性,本文从手机盖板玻璃缺陷图像获取、缺陷图像分割、缺陷分类、重点缺陷识别准确率提升四个方面进行了研究,主要体现在以下三个方面。1、手机盖板玻璃缺陷图像的获取方面,本文首先对现有图像获取方案进行研究,分析了它们缺陷图像获取种类少、缺陷图像获取不稳定、缺陷种类识别不稳定的原因。为了增加缺陷图像获取种类、提升缺陷图像获取稳定性,同时提升重点缺陷判别准确率,本方案提出一种基于结构光的手机盖板玻璃缺陷图像获取方案。本方案获取反射两种类型结构光的手机盖板玻璃图像序列——反射黑白周期条纹的图像序列和反射正弦条纹的图像序列。反射黑白周期条纹的图像序列缺陷突显能力强,基于反射黑白周期条纹的图像序列合成的增强图像缺陷获取稳定且种类丰富。基于反射正弦条纹的图像序列可解析出对表面损伤型缺陷灵敏的相位值,强化缺陷信息输入,提升划伤、凹凸点等重点缺陷分类的准确率。2、缺陷图像分割方面,针对手机盖板玻璃增强图像灰度分布不均匀的问题,本文首先研究了机器视觉中经典的图像分割方法,并对图像灰度不均匀分布的原因进行了分析,最后提出一种混合模板阈值和梯度阈值的缺陷分割方法。模板阈值部分提取了无缺陷增强图像的整体平缓变化趋势与局部变化因素,作为缺陷阈值分割的自适应阈值,克服了灰度不均匀分布的影响。梯度阈值部分利用图像一阶导数突显缺陷边缘信息,对灰度变化不明显的缺陷进行召回,提高缺陷分割准确率。3、缺陷分类方面,本文首先对盖板玻璃缺陷类型进行分析,按产线对缺陷后续处理方式的不同,将缺陷分为大面积附着型缺陷、划伤、线状附着型缺陷、凹凸点、点状附着物缺陷几大类。为实现缺陷分类,本文利用缺陷几何特征将缺陷首先划分为面型缺陷、线型缺陷和点状缺陷,接着基于相位解析引入缺陷凹凸性信息,继续将线型缺陷和点状缺陷进一步划分为划伤、线状附着物以及凹凸点、点状附着物。通过引入凹凸性信息提升划伤、凹凸点识别的准确率。本文从加强缺陷信息输入的角度出发,增加缺陷图像获取种类、增强缺陷图像获取稳定性、提升重点缺陷识别准确率,从而提高整个机器视觉系统的检测稳定性。

关键词：手机盖板玻璃缺陷检测缺陷图像获取缺陷分割缺陷分类

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