基于机器视觉的金属手机背板缺陷检测识别方法研究

• 作者: 张旭
• 来源期刊: 电子元器件与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 金属手机背板 识别方法
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 科技前瞻
• 页码范围: 163-164
• 页数: 2页
• 分类号: TG95
• 语种: 中文
• DOI: 10.19772/j.cnki.2096-4455.2021.12.074

摘要

自改革开放以来,人民生活物质水准逐年提升,再加上科学信息技术的不断深入,使得智能手机已普及到大多人手中.消费者更青睐金属材质的智能手机,究其原因,金属材质的手机质感优秀.作为其中主要的部件,金属背板制造工序相对复杂,某种程度上表面会产生缺陷,进而降低智能手机的质量,所以要定期对外观缺陷做好检测.本文凭借机器视觉技术,研究出金属手机背板表面的缺陷,最后提出检测缺陷的方法,本文的主要研究思路如下所示:首先介绍出机器视觉的理论概念,其次找寻出检测金属背板缺陷的识别方法,包括k近邻算法,人工神经网络以及svm算法,希望通过本文的研究,可以弥补人工检测的不足,来推进机器视觉检测技术的更好发展.