技术特征：
1.一种手机摄像头玻璃盖板丝印cd纹缺陷检测方法，其特征在于，包括：s1.对待检测图像进行二值化处理，提取灰度值在预设阈值范围内的目标区域；s2.通过特征选择在所述目标区域内进行筛选，得到所述目标区域中的目标cd纹区域；s3.对目标cd纹区域进行处理，分离目标cd纹区域中的cd纹图像；s4.对cd纹图像进行极坐标变换，并对极坐标变换后的图像进行平滑处理；s5.计算平滑处理前后待检测cd纹图像的灰度值差值，判断cd纹是否存在缺陷。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1所述方法具体为：对获取的待检测图像进行二值化处理，通过将待检测图像每个像素的灰度值与预设阈值范围进行比较，提取出灰度值符合预设阈值范围的目标区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设阈值范围为150～255。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2所述通过特征选择在所述区域内进行筛选具体为：通过面积特征与圆形度特征对所述目标区域进行筛选，得到目标cd纹区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3所述对目标cd纹区域进行处理具体包括：对目标cd纹区域进行孔洞填充，得到第一区域；对第一区域进行腐蚀处理，得到第二区域；将第一区域与第二区域灰度值进行差值运算，得到cd纹环形区域；对得到的cd纹环形区域进行抠图，得到cd纹图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s4所述方法具体包括：选择cd纹环形区域原点作为极坐标系原点对cd纹图像进行极坐标变换，将cd纹图像由环形变换为矩形；对极坐标变换后的cd纹图像进行灰度增强处理，得到第一目标处理区域；采用均值滤波对第一目标区域进行平滑处理，得到第二目标处理区域。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤s5所述方法具体包括：计算平滑滤波处理前后第一目标处理区域与第二目标处理区域的灰度值差值，若灰度值差值大于第一预设值，则归为缺陷区域；对所述缺陷区域进行面积判断，若所述缺陷区域面积大于第二预设值，则所述cd纹图像中的cd纹存在缺陷。8.一种手机摄像头玻璃盖板丝印cd纹缺陷检测系统，其特征在于，包括：目标区域提取模块：用于对待检测图像进行二值化处理，提取灰度值在预设阈值范围内的目标区域；cd纹区域筛选模块：用于通过特征选择在所述目标区域内进行筛选，得到所述目标区域中的目标cd纹区域；cd纹区域处理模块：用于对目标cd纹区域进行处理，分离目标cd纹区域中的cd图像；cd纹图像处理模块：用于对cd纹图像进行极坐标变换，并对极坐标变换后的图像进行平滑处理；cd纹缺陷判断模块：用于计算平滑处理前后待检测cd纹图像的灰度值差值，判断cd纹是否存在缺陷。9.一种手机摄像头玻璃盖板丝印cd纹缺陷检测设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的手机摄像头玻璃盖板丝印cd纹缺陷检测方法。10.一种计算机可读存储介质，其中储存有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1至7中任一项所述的手机摄像头玻璃盖板丝印cd纹缺陷检测方法。
技术总结
本说明书实施例提供了一种手机摄像头玻璃盖板丝印CD纹缺陷检测方法及系统，其中，方法包括：S1.对待检测图像进行二值化处理，提取灰度值在预设阈值范围内的目标区域；S2.通过特征选择在所述目标区域内进行筛选，得到所述目标区域中的目标CD纹区域；S3.对目标CD纹区域进行处理，分离目标CD纹区域中的CD纹图像；S4.对CD纹图像进行极坐标变换，并对极坐标变换后的图像进行平滑处理；S5.计算平滑处理前后待检测CD纹图像的灰度值差值，判断CD纹是否存在缺陷。本发明可以提高CD纹缺陷的检测的速度与精度。度与精度。度与精度。
技术研发人员：陈从桂 朱健业 朱春锦 龚伟东 黄锦华 吴狄
受保护的技术使用者：广州大学
技术研发日：2022.04.21
技术公布日：2022/7/8