一种缺陷检测方法、装置、设备以及系统与流程

1.本技术实施例涉及检测技术领域，具体涉及一种缺陷检测方法、装置、设备以及系统。


背景技术：

2.在现实生活中，基于视觉检测技术的产品无处不在，广泛应用于制造业检测。近年来，随着人工成本的不断上升及新工艺新技术的逐渐出现，国内制造型企业的生产转型升级越来越紧迫。对于劳动密集型企业来说，当前最核心的转型是实现自动化和智能化，利用自动化设备和智能化工厂代替人工生产是转型升级之根本。
3.为了美观和降低成本，电视生产商采用透明胶带来粘贴电视背板的线材，用于固定背板走线。目前，在电视机背板检测环节中，透明胶带缺陷检测环节通过人工目测来把控产品的生产质量，由于人工检测需要时刻保持注意力与专注度，且眼睛长时间处于检测环境中，因此工作时间长了易致疲劳，导致缺陷检测效率低下，检测成本高。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，本技术实施例提供了一种缺陷检测方法、装置、设备以及系统，用于解决现有技术中存在的透明胶带缺陷检测效率低下的问题。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种缺陷检测方法，该方法包括：
6.获取待检测产品的检测图像；根据检测图像确定检测项区域和空检测项区域；通过对检测项区域和空检测项区域进行灰度化处理，确定检测项区域灰度图和空检测项区域灰度图；确定空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差；将检测项区域灰度图划分为多个局部窗口；确定每个局部窗口中的像素数量；计算每个局部窗口中每个像素的灰度值与背景均值的第一差值；将每个局部窗口中所有的第一差值之和与像素数量的比值确定为每个局部窗口的局部均值；计算第一差值与每个局部均值的第二差值；将每个局部窗口中所有的第二差值的平方之和与像素数量的比值确定为每个局部窗口的局部方差；根据背景均值、背景方差、局部均值和局部方差对检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使检测项区域灰度图中的透明胶带处的灰度值与背景处的灰度值之间的差值增大，得到初始结果图；根据初始结果图确定透明胶带区域；根据透明胶带区域的面积判断待检测产品是否存在缺陷。
7.对检测图像进行处理框选出空检测项区域和检测项区域，然后通过对空检测项区域和检测项区域进行灰度化处理得到灰度图像，进一步可以计算出空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差，由背景均值确定检测项区域灰度图的局部均值和局部方差，接着根据背景均值、背景方差、局部均值和局部方差对检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使检测项区域灰度图中的透明胶带与背景的灰度差值增大，以提取出透明胶带区域，最后通过透明胶带区域的面积来判断透明胶带是否存在缺陷。通过这种方式，可以有效地对透明胶带进行缺陷检测，将透明胶带缺陷进行精确量化，解决因人工检测而导致的缺
陷检测效率低的问题，提高缺陷检测效率，从而提高生产效率，节约生产成本。并且，通过背景均值和背景方差对检测项区域灰度图进行修正后再提取透明胶带区域，还可以提高透明胶带缺陷的识别精度，提高检测结果的可靠性和稳定性，从而提高缺陷检测的准确度。
8.在一种可选的方式中，获取待检测产品的检测图像，包括：接收光电传感器发送的触发信号，触发信号由待检测产品到位时触发光电传感器产生；根据触发信号控制拍摄装置对待检测产品进行拍摄；接收拍摄装置发送的待检测产品的检测图像。通过上述方式，可以实现缺陷检测环节中的检测图像获取的自动化，节约了人工成本，并且提高了获取待检测产品的检测图像的效率，从而提高缺陷检测的效率。
9.在一种可选的方式中，根据初始结果图确定透明胶带区域，包括：确定初始结果图的最小灰度值；将初始结果图中每个像素的灰度值减去最小灰度值，得到第一结果图；获取放大系数；计算第一结果图中每个像素的灰度值和放大系数的乘积；确定第一结果图的最大灰度值；将第一结果图中每个像素的灰度值确定为乘积与最大灰度值的比值，得到第二结果图；根据第二结果图确定透明胶带区域。通过对初始结果图中每个像素的灰度值进行变换，可以进一步增大检测项区域中透明胶带处和背板背景处的灰度差值，增强透明胶带和背板背景的对比效果，使透明胶带与背板背景分明。
10.在一种可选的方式中，根据第二结果图确定透明胶带区域，包括：对第二结果图进行阈值分割，确定透明胶带区域。通过对第二结果图进行阈值分割，可以减少提取透明胶带区域的误差，提高缺陷检测结果的可靠性与稳定性，从而提高缺陷检测的效率，降低检测成本。
11.在一种可选的方式中，根据透明胶带区域的面积判断待检测产品是否存在缺陷，包括：确定透明胶带区域的外接多边形面积和外接矩形面积；计算外接多边形面积和外接矩形面积的差值与外接矩形面积之间的第一比值；根据第一比值，判断待检测产品是否存在翘角缺陷。通过透明胶带区域的外接多边形和外接矩形的面积，可以有效地对透明胶带的翘角缺陷进行检测，并且把透明胶带的翘角缺陷精确量化，提高透明胶带的缺陷检测效率。
12.在一种可选的方式中，根据透明胶带区域的面积判断待检测产品是否存在缺陷，包括：对透明胶带区域进行填充；确定透明胶带区域填充前的第一面积和透明胶带填充后的第二面积；计算第一面积和第二面积的差值与第二面积之间的第二比值；根据第二比值，判断待检测产品是否存在内部缺陷。通过透明胶带填充前和填充后的面积，可以有效地对透明胶带的内部缺陷进行检测，并且把透明胶带内部缺陷精确量化，提高透明胶带的缺陷检测效率。
13.在一种可选的方式中，根据透明胶带区域的面积判断待检测产品是否存在缺陷，包括：确定透明胶带区域中的线材区域，线材区域将透明胶带区域划分为第一部分和第二部分；确定第一部分的面积和第二部分的面积；计算第一部分和第二部分的总面积；计算第一部分的面积或第二部分的面积与总面积之间的第三比值；根据第三比值，判断待检测产品是否存在粘贴线材不居中缺陷。通过分别计算线材区域划分的两部分的面积以及总面积，可以有效地对透明胶带的粘贴线材不居中缺陷进行检测，并且把透明胶带粘贴线材不居中缺陷精确量化，提高透明胶带的缺陷检测效率。
14.根据本技术实施例的另一方面，提供了一种缺陷检测装置，包括：获取模块，用于
获取待检测产品的检测图像；第一确定模块，用于根据检测图像确定检测项区域和空检测项区域；第二确定模块，用于通过对检测项区域和空检测项区域进行灰度化处理，确定检测项区域灰度图和空检测项区域灰度图；第三确定模块，用于确定空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差；划分模块，用于将检测项区域灰度图划分为多个局部窗口；第四确定模块，用于确定每个局部窗口中的像素数量；第一计算模块，用于计算每个局部窗口中每个像素的灰度值与背景均值的第一差值；第五确定模块，用于将每个局部窗口中所有的第一差值之和与像素数量的比值确定为每个局部窗口的局部均值；第三计算模块，用于计算第一差值与每个局部均值的第二差值；第六确定模块，用于将每个局部窗口中所有的第二差值的平方之和与像素数量的比值确定为每个局部窗口的局部方差；修正模块，用于根据背景均值、背景方差、局部均值和局部方差对检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使检测项区域灰度图中的透明胶带处的灰度值与背景处的灰度值之间的差值增大，得到初始结果图；第七确定模块，用于根据初始结果图确定透明胶带区域；判断模块，用于根据透明胶带区域的面积判断待检测产品是否存在缺陷。
15.根据本技术实施例的另一方面，提供了一种缺陷检测设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；存储器用于存储可执行指令，可执行指令使处理器执行上述实施例中任意一项的缺陷检测方法的操作。
16.根据本技术实施例的又一方面，提供了一种缺陷检测系统，系统包括：传送带、条形光源、线扫相机、光电传感器和上述实施例的缺陷检测设备；传送带用于传送待检测产品；光电传感器与缺陷检测设备连接，用于向缺陷检测设备发送触发信号，触发信号由待检测产品到位时触发光电传感器产生；缺陷检测设备用于接收触发信号，以根据触发信号控制线扫相机对待检测产品进行拍摄；条形光源用于对检测产品进行照明，条形光源的照明区域与传送带的运动方向垂直；线扫相机与缺陷检测设备连接，线扫相机的行扫描区域与传送带的运动方向垂直，行扫描区域与照明区域平行且重叠，线扫相机用于对待检测产品进行拍摄，得到检测图像，并将检测图像发送给缺陷检测设备；缺陷检测设备还用于接收检测图像，并根据检测图像确定检测产品是否存在缺陷。通过缺陷检测系统，可以实现检测图像获取的自动化，提高获取待检测产品的检测图像的效率，从而提高缺陷检测的效率。并且，线扫相机的行扫描区域与条形光源的照明区域平行且重叠，可以避免检测图像的强反光现象，提高透明胶带的缺陷检测结果的可靠性。
17.上述说明仅是本技术实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
18.附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
19.图1示出了本技术一实施例提供的缺陷检测方法的流程示意图；
20.图2示出了本技术一实施例提供的检测项区域的结构示意图；
21.图3示出了本技术另一实施例提供的缺陷检测方法的流程示意图；
22.图4示出了本技术另一实施例提供的缺陷检测方法的流程示意图；
23.图5示出了本技术另一实施例提供的缺陷检测方法的流程示意图；
24.图6示出了本技术一实施例提供透明胶带的外接多边形和外接矩形的示意图；
25.图7示出了本技术另一实施例提供的缺陷检测方法的流程示意图；
26.图8示出了本技术一实施例提供的透明胶带区域填充前后面积的示意图；
27.图9示出了本技术另一实施例提供的缺陷检测方法的流程示意图；
28.图10示出了本技术一实施例提供的线材两侧的透明胶带面积的示意图；
29.图11示出了本技术一实施例提供的缺陷检测装置的结构示意图；
30.图12示出了本技术一实施例提供的缺陷检测设备的结构示意图。
31.图13示出了本技术一实施例提供的缺陷检测系统的结构示意图。
32.图14示出了本技术一实施例提供的传送带的俯视结构示意图。
33.图15示出了本技术一实施例提供的另一种传送带的俯视结构示意图。
具体实施方式
34.下面将参照附图更详细地描述本技术的示例性实施例。虽然附图中显示了本技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本技术而不应被这里阐述的实施例所限制。
35.在现实生活中，基于视觉检测技术的产品无处不在，广泛应用于制造业检测。近年来，随着人工成本的不断上升及新工艺新技术的逐渐出现，国内制造型企业的生产转型升级越来越紧迫。对于劳动密集型企业来说，当前最核心的转型是实现自动化和智能化，利用自动化设备和智能化工厂代替人工生产是转型升级之根本。
36.透明胶带是指透光性好的纤维玻璃胶纸，为了美观和降低成本，电视生产商采用透明胶带来粘贴电视背板的线材，用于固定背板走线。目前，电视生产制造由于缺乏相关的技术，基本都是使用人工来对透明胶带进行缺陷检测。质检人员需站在流水线旁边，面对不同尺寸的电视机背板，然后逐个查看透明胶带是否存在和缺陷，对于合格产品就放行，不合格产品重新修整。
37.在电视机背板检测环节中，透明胶带缺陷检测环节需要人工目测来把控产品的生产质量，由于透明胶带的透光性好，粘贴背板之后，与所贴背板背景颜色非常接近，因此，人工检测需要时刻保持注意力与专注度，劳动强度大，而且眼睛长时间处于检测环境中，工作时间长易致疲劳，导致检测效率低下，检测成本高，而且检测结果无法追溯，检测精度无法得到保障，所以人工检测方式的生产效率已经达不到逐渐提高的企业现代化生产要求。
38.为了解决上述问题，本技术发明人提出了一种缺陷检测方法，通过机器视觉软件对检测图像进行处理得到空检测项区域和检测项区域，然后利用空检测项区域灰度图的灰度值的均值和方差修正检测项区域灰度图中每个像素的灰度值，使检测项区域灰度图的透明胶带处与背景处的灰度差值增大，以提取透明胶带区域，最后通过透明胶带区域的面积对透明胶带进行缺陷检测。通过上述方式，只需要获取电视背板的图像，并通过机器视觉软件对图像进行分析处理，提取透明胶带区域，就可以对透明胶带进行缺陷检测，将透明胶带缺陷进行精确量化，极大地提高电视背板的透明胶带缺陷检测的判别速度，节约人力成本，提高缺陷检测效率，从而提高生产效率。
39.本发明实施例提供的缺陷检测方法需使用机器视觉软件，机器视觉软件可以但不限于halcon、opencv、visionpro、evision、cogrex、matlab和labview等机器视觉软件，本技术实施例仅以halcon机器视觉软件为例进行说明，并不构成对本技术保护范围的限定。halcon机器视觉软件是一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，它节约了产品成本，缩短了软件开发周期——halcon灵活的架构便于机器视觉、医学图像和图像分析应用的快速开发。
40.为了解决人工检测导致的透明胶带缺陷检测效率低下的问题，本技术实施例提供了一种缺陷检测方法，该方法运用了机器视觉软件对电视背板的透明胶带进行检测，请参考图1，图1示出了本技术实施例提供的缺陷检测方法的流程图，如图中所示，该方法包括以下步骤：
41.步骤110：获取待检测产品的检测图像。
42.在对透明胶带进行检测前，首先需要获取透明胶带的检测图像，即电视背板图像，获取的方式包括但不限于通过工业相机拍摄、普通相机拍摄和从录像中截取。
43.步骤120：根据检测图像确定检测项区域和空检测项区域。
44.为了解决因图像光照不均匀而导致缺陷检测的准确率降低的问题，可以使用halcon的equ_histo_image算子对检测图像即电视背板图像进行图像均衡化处理，然后再从检测图像中框选出检测项区域和空检测项区域，从而减少缺陷检测过程中的误差，提高缺陷检测结果的可靠性。具体地，图像均衡化处理方法的公式如下：
[0045][0046]
其中，s是检测图像的总像素数，z
max
是像素的最大取值(8位灰度图像为255)，h(i)为检测图像像素取值为i及小于i的像素的总数。
[0047]
图像均衡化处理后，可以使用draw_rectangle1算子从检测图像中框选出检测项区域和空检测项区域。检测项区域包括透明胶带和背板背景，具体地，请参考图2，图2示出了检测项区域的结构示意图，如图中所示，10为透明胶带，20表示为透明胶带所粘贴的线材，30为背板背景，可以环绕透明胶带一周选取占据透明胶带5％～10％的面积作为背板背景。空检测项区域只包括没有粘贴透明胶带的背板背景，可以从同一张检测图像中选取，还可以从同一批次相同指标下拍摄的其他检测图像中选取。
[0048]
步骤130：通过对检测项区域和空检测项区域进行灰度化处理，确定检测项区域灰度图和空检测项区域灰度图。
[0049]
分别对检测项区域和空检测项区域进行灰度化，获取检测项区域灰度图gray(i,j)和空检测项区域灰度图gray(i,j)。对rgb图像进行灰度化，就是对图像的rgb三个分量进行加权平均得到最终的灰度值。灰度化的方法包括但不限于分量法、最大值法和加权平均法，从人体生理学角度出发，人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，在本技术实施例中，对rgb三分量进行加权平均能得到检测项区域和空检测项区域的灰度图像，计算公式如下：
[0050]
gray(i,j)＝0.299*r(i,j)+0.587*g(i,j)+0.114*b(i,j)，
[0051]
gray(i,j)＝0.299*r(i,j)+0.587*g(i,j)+0.114*b(i,j)，
[0052]
其中，r(i,j)，g(i,j)，b(i,j)代表检测项区域图像第i行，第j列像素点的分量，r
(i,j)，g(i,j)，b(i,j)代表空检测项区域图像第i行，第j列像素点的分量。
[0053]
步骤140：确定空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差。
[0054]
得到空检测项区域灰度图中每个像素的灰度值后，就可以计算空检测项区域灰度图gray(i,j)的背景均值m，计算公式如下：
[0055][0056]
其中，s是空检测项区域灰度图的总像素数，h(gray(i))为空检测项区域灰度图第i个像素的灰度值。
[0057]
然后，根据背景均值m就可以计算空检测项区域灰度图的背景方差q，计算公式如下：
[0058][0059]
步骤150：将检测项区域灰度图划分为多个局部窗口。
[0060]
通过空检测项区域灰度图的背景均值m和背景方差q对检测项区域灰度图进行修正处理，可以增强透明胶带和背板背景之间的差异。将检测项区域灰度图划分为局部窗口，再对每个局部窗口进行修正，可以减少误差，提高缺陷检测的准确度。具体地，首先确定局部窗口的大小(2n+1)(2n+1)，n≥1且局部窗口的大小小于检测项区域大小，然后以局部窗口的中心点像素为基准向右移动一个单位像素，从左往右，从上往下，直到检测项区域灰度图中的每个像素都具有相应的局部窗口。
[0061]
步骤160：确定每个局部窗口中的像素数量。
[0062]
进一步地，通过局部窗口的大小可以确定每个局部窗口中的像素数量，例如，当n＝1时，每个局部窗口中的像素数量为(2
×
1+1)(2
×
1+1)＝9，当n＝2时，每个局部窗口中的像素数量为(2
×
2+1)(2
×
2+1)＝25。
[0063]
步骤170：计算每个局部窗口中每个像素的灰度值与背景均值的第一差值。
[0064]
确定每个局部窗口中的像素后，就可以得知每个局部窗口中每个像素的灰度值，每个像素的灰度值减去背景均值m就可以得到每个局部窗口中每个像素的第一差值。
[0065]
步骤180：将每个局部窗口中所有的第一差值之和与像素数量的比值确定为每个局部窗口的局部均值。
[0066]
具体地，每个局部窗口中所有的第一差值累加后，除以每个局部窗口中的像素数量就可以得到每个局部窗口的局部均值m
x
(i,j)，计算公式如下：
[0067][0068]
其中，x代表第x个局部窗口，gray(k,l)为检测项区域图像第k行，第l列像素的灰度值。
[0069]
步骤190：计算第一差值与每个局部均值的第二差值。
[0070]
具体地，计算每个局部窗口中的每个第一差值与每个局部窗口的局部均值m
x
(i,j)的第二差值。
[0071]
步骤200：将每个局部窗口中所有的第二差值的平方之和与像素数量的比值确定
为每个局部窗口的局部方差。
[0072]
具体地，每个局部窗口中所有的第二差值平方之后再累加，除以每个局部窗口中的像素数量就可以得到每个局部窗口的局部方差q
x
(i,j)，计算公式如下：
[0073][0074]
步骤210：根据背景均值、背景方差、局部均值和局部方差对检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使检测项区域灰度图中的透明胶带处的灰度值与背景处的灰度值之间的差值增大，得到初始结果图。
[0075]
具体地，通过空检测项区域灰度图的背景均值m、背景方差q以及检测项区域的局部均值m
x
(i,j)、局部方差q
x
(i,j)，修正检测项区域灰度图中的每个像素的灰度值，得到初始结果图mult(i,j)，修正公式如下：
[0076][0077]
其中，t为指数，t＞1，一般取2，3，4，5等，a为矫正因子，其范围为[-255，255]，b为矫正值，其范围为[-512，512]。
[0078]
例如，当透明胶带的灰度值为120，背板背景的灰度值为119，背景均值m为116，背景方差q为24，局部均值m
x
(i,j)为2，局部方差q
x
(i,j)为25，t取值为2，a取值为120，b取值为200。修正之前，透明胶带的灰度值120和背板背景的灰度值119非常接近，难以区分透明胶带和背板背景，修正之后，透明胶带的灰度值为2043.97，背板背景的灰度值为1251.39，差别明显，便于区分透明胶带和背板背景。
[0079]
通过这种方式对检测项区域灰度图进行修正，使得检测项区域灰度图中的透明胶带的灰度值与背板背景的灰度值的差值增大，有效地区分开透明胶带和背板背景。
[0080]
步骤220：根据初始结果图确定透明胶带区域。
[0081]
具体地，使用gen_contour_region_xld可以从初始结果图中提取出透明胶带区域。
[0082]
步骤230：根据透明胶带区域的面积判断待检测产品是否存在缺陷。
[0083]
具体地，可以对透明胶带区域的外形进行拟合，通过外形拟合前的面积与拟合后的面积来确定透明胶带是否存在翘角缺陷。此外，还可以对透明胶带区域的内部进行填充，通过填充前与填充后的面积来确定透明胶带是否存在内部缺陷。进一步地，还可以通过线材所划分的两部分透明胶带区域的面积来确定透明胶带是否存在粘贴线材不居中的缺陷。
[0084]
对检测图像进行处理框选出空检测项区域和检测项区域，然后通过对空检测项区域和检测项区域进行灰度化处理得到灰度图像，进一步可以计算出空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差，由背景均值确定检测项区域灰度图的局部均值和局部方差，接着根据背景均值、背景方差、局部均值和局部方差对检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使检测项区域灰度图中的透明胶带与背景的灰度差值增大，以提取出透明胶带区域，最后通过透明胶带区域的面积来判断透明胶带是否存在缺陷。通过这种方式，可以有效地对透明胶带进行缺陷检测，将透明胶带缺陷进行精确量化，解决因人工检测而导致的缺陷检测效率低的问题，提高缺陷检测效率，从而提高生产效率，节约生产成本。并且，通过背景均值和背景方差对检测项区域灰度图进行修正后再提取透明胶带区域，还可以提高透明
胶带缺陷的识别精度，提高检测结果的可靠性和稳定性，从而提高缺陷检测的准确度。
[0085]
为提高透明胶带缺陷检测的效率，根据本技术的一些实施例，可选地，请参考图3，图3示出了本技术上述步骤100的子步骤流程图，如图中所示，上述步骤100包括以下步骤：
[0086]
步骤111：接收光电传感器发送的触发信号，触发信号由待检测产品到位时触发光电传感器产生。
[0087]
步骤112：根据触发信号控制拍摄装置对待检测产品进行拍摄。
[0088]
步骤113：接收拍摄装置发送的待检测产品的检测图像。
[0089]
在使用机器视觉软件对透明胶带进行缺陷检测前，首先需要获取包括透明胶带的电视背板图像。具体地，当电视背板前端触发光电传感器，光电传感器就会产生触发信号，并将触发信号发送给安装有机器视觉软件的工控机，工控机的控制软件接收到触发信号后，驱动拍摄装置对电视背板进行拍摄，拍摄装置可以使用面阵相机或者线扫相机等工业相机。最后，拍摄装置会将拍摄到的电视背板图像发送给工控机，工控机收到后使用机器视觉软件对图像进行分析处理。
[0090]
通过上述方式，可以实现缺陷检测环节中的检测图像获取的自动化，节约了人工成本，并且提高了获取待检测产品的检测图像的效率，从而提高缺陷检测的效率。
[0091]
为了提升透明胶带和背板背景的对比度，让透明胶带与背板背景分离得更明显，根据本技术的一些实施例，可选地，请参考图4，图4示出了本技术上述步骤220的子步骤流程图，如图中所示，上述步骤220，包括以下步骤：
[0092]
步骤221：确定初始结果图的最小灰度值。
[0093]
步骤222：将初始结果图中每个像素的灰度值减去最小灰度值，得到第一结果图。
[0094]
步骤223：获取放大系数。
[0095]
步骤224：计算第一结果图中每个像素的灰度值和放大系数的乘积。
[0096]
步骤225：确定第一结果图的最大灰度值。
[0097]
步骤226：将第一结果图中每个像素的灰度值确定为乘积与最大灰度值的比值，得到第二结果图。
[0098]
步骤227：根据第二结果图确定透明胶带区域。
[0099]
首先，确定初始结果图mult(i,j)中的最小值灰度值，然后将初始结果图mult(i,j)中每个像素的灰度值减去该最小值灰度值，得到第一结果图sub(i,j)，计算公式如下：
[0100]
sub(i,j)＝mult(i,j)-min(mult(i,j))，
[0101]
其中，min(mult(i,j))为初始结果图mult(i,j)中最小值灰度值。
[0102]
在对检测项区域进行修正的过程中，每个像素的灰度值经过换算后，存在灰度值超出值域[0，255]范围的情况，因此需要将第一结果图sub(i,j)中每个像素的灰度值压缩至[0，255]范围内。具体地，把放大系数确定为255，然后计算第一结果图sub(i,j)中每个像素的灰度值与放大系数的乘积，接着确定第一结果图sub(i,j)的最大值灰度值，最终将第一结果图sub(i,j)中每个像素的灰度值重新确定为上述乘积与最大灰度值的比值，得到第二结果图com(i,j)，计算公式如下：
[0103][0104]
其中，max(sub(i,j))为第一结果图sub(i,j)中最大值灰度值。
[0105]
通过对初始结果图中每个像素的灰度值进行变换，可以进一步增大检测项区域中透明胶带处和背板背景处的灰度差值，增强透明胶带和背板背景的对比效果，使透明胶带与背板背景分明。
[0106]
为了更加准确地提取透明胶带区域，根据本技术的一些实施例，可选地，上述步骤227，包括：对第二结果图进行阈值分割，确定透明胶带区域。
[0107]
在图像处理过程中，为了消除误差，更加准确地提取透明胶带区域，使用threshold算子对第二结果图com(i,j)进行阈值分割，阈值可以选取为第二结果图com(i,j)的最大灰度值的0.5倍数值。阈值分割后，灰度值大于0.5*max(com(i,j))的部分即为透明胶带区域，灰度值小于或等于0.5*max(com(i,j))的部分为背板背景。
[0108]
通过对第二结果图进行阈值分割，可以减少提取透明胶带区域的误差，提高缺陷检测结果的可靠性与稳定性，从而提高缺陷检测的效率，降低检测成本。
[0109]
为了对透明胶带进行翘角缺陷检测，根据本技术的一些实施例，可选地，请参考图5，图5示出了本技术实施例提供的缺陷检测方法进一步的流程图，如图中所示，步骤230包括以下步骤：
[0110]
步骤231：确定透明胶带区域的外接多边形面积和外接矩形面积。
[0111]
将透明胶带区域进行外接多边形拟合和外接矩形拟合，请参考图6，图6示出了透明胶带的外接多边形和外接矩形的示意图，如图中所示，外接多边形面积a为图中实线部分的面积，外接矩形面积b为图中实线部分与虚线部分的总面积。
[0112]
步骤232：计算外接多边形面积和外接矩形面积的差值与外接矩形之间的第一比值。
[0113]
计算外接多边形面积a和外接矩形面积b的差值后，然后计算该差值与外接矩形面积b的第一比值ang，即相对误差，计算公式如下：
[0114][0115]
步骤233：根据第一比值，判断待检测产品是否存在翘角缺陷。
[0116]
通过第一比值ang的大小判断透明胶带是否存在翘角缺陷，当第一比值ang大于预设阈值，比如5％，则透明胶带存在翘角缺陷，当第一比值ang小于或者等于5％，则透明胶带有95％的可信度不存在翘角缺陷。
[0117]
通过透明胶带区域的外接多边形和外接矩形的面积，可以有效地对透明胶带的翘角缺陷进行检测，并且把透明胶带的翘角缺陷精确量化，提高透明胶带的缺陷检测效率。
[0118]
为了对透明胶带进行内部缺陷检测，根据本技术的一些实施例，可选地，请参考图7，图7示出了本技术实施例提供的缺陷检测方法进一步的流程图，如图中所示，步骤230还包括以下步骤：
[0119]
步骤234：对透明胶带区域进行填充。
[0120]
步骤235：确定透明胶带区域填充前的第一面积和透明胶带填充后的第一面积。
[0121]
步骤236：计算第一面积和第二面积的差值与第二面积之间的第二比值。
[0122]
步骤237：根据第二比值，判断待检测产品是否存在内部缺陷。
[0123]
具体地，请参考图8，图8示出了本技术实施例提供的透明胶带区域填充前后面积的示意图，如图中所示，在使用机器视觉软件对透明胶带区域进行填充前，首先计算透明胶
带填充前的第一面积c，然后计算透明胶带填充后的第二面积d，接着计算第一面积c和第二面积d的差值，最后计算该差值与第二面积d的第二比值ner，即相对误差，计算公式如下：
[0124][0125]
进一步地，通过第二比值ner的大小判断透明胶带是否存在内部缺陷，当第二比值ner大于预设阈值，比如5％，则透明胶带存在内部缺陷，当第二比值ner小于或者等于5％，则透明胶带有95％的可信度不存在内部缺陷。
[0126]
通过透明胶带填充前和填充后的面积，可以有效地对透明胶带的内部缺陷进行检测，并且把透明胶带内部缺陷精确量化，提高透明胶带的缺陷检测效率。
[0127]
为了对透明胶带进行粘贴线材不居中的缺陷检测，根据本技术的一些实施例，可选地，请参考图9，图9示出了本技术实施例提供的缺陷检测方法进一步的流程图，如图中所示，步骤230还包括以下步骤：
[0128]
步骤238：确定透明胶带区域中的线材区域，线材区域将透明胶带区域划分为第一部分和第二部分。
[0129]
步骤239：确定第一部分的面积和第二部分的面积。
[0130]
步骤240：计算第一部分和第二部分的总面积。
[0131]
步骤241：计算第一部分的面积或第二部分的面积与总面积之间的第三比值。
[0132]
步骤242：根据第三比值，判断待检测产品是否存在粘贴线材不居中缺陷。
[0133]
具体地，请参考图10，图10示出了本技术实施例提供的线材两侧的胶带面积示意图，如图中所示，线材区域20将透明胶带区域划分为两部分，因此首先要确定透明胶带区域中的线材区域20的位置，然后以线材区域20为界，分别计算第一部分的面积e和第二部分的面积f，接着计算两部分的总面积e+f，最后计算第一部分的面积f或者第二部分的面积f与总面积e+f的第三比值cen，计算公式如下：
[0134][0135]
进一步地，通过第三比值cen的大小判断透明胶带是否存在粘贴线材不居中的缺陷，可以根据需求人为设置一个粘贴线材居中范围，例如[25％，75％]，当第三比值cen值在[25％，75％]范围内，表明透明胶带粘贴线材符合居中需求，否则表明透明胶带存在粘贴线材不居中的缺陷胶带，该透明胶带是粘贴线材不居中的缺陷胶带。例如，当第三比值cen等于50％，则透明胶带粘贴线材正好居中，当第三比值cen等于20％，则透明胶带粘贴线材不居中。
[0136]
通过分别计算线材区域划分的两部分的面积以及总面积，可以有效地对透明胶带的粘贴线材不居中缺陷进行检测，并且把透明胶带粘贴线材不居中缺陷精确量化，提高透明胶带的缺陷检测效率。
[0137]
图11示出了本技术实施例提供的缺陷检测装置的结构示意图。如图中所示，该缺陷检测装置500包括：获取模块510、第一确定模块520、第二确定模块530、第三确定模块540、划分模块550、第四确定模块560、第一计算模块570、第五确定模块580、第三计算模块590、第六确定模块600、修正模块610、第七确定模块620和判断模块630。
[0138]
获取模块510，用于获取待检测产品的检测图像；第一确定模块520，用于根据透明
胶带检测图像确定检测项区域和空检测项区域；第二确定模块530，用于通过对透明胶带检测项区域和透明胶带空检测项区域进行灰度化处理，确定透明胶带检测项区域灰度图和透明胶带空检测项区域灰度图；第三确定模块540，用于确定透明胶带空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差；
[0139]
划分模块550，用于将透明胶带检测项区域灰度图划分为多个局部窗口；第四确定模块560，用于确定每个透明胶带局部窗口中的像素数量；第一计算模块570，用于计算每个透明胶带局部窗口中每个像素的灰度值与透明胶带背景均值的第一差值；第五确定模块580，用于将每个透明胶带局部窗口中所有的透明胶带第一差值之和与透明胶带像素数量的比值确定为每个透明胶带局部窗口的局部均值；第三计算模块590，用于计算透明胶带第一差值与每个透明胶带局部均值的第二差值；第六确定模块600，用于将每个透明胶带局部窗口中所有的透明胶带第二差值的平方之和与透明胶带像素数量的比值确定为每个透明胶带局部窗口的局部方差；
[0140]
修正模块610，用于根据透明胶带背景均值、透明胶带背景方差、透明胶带局部均值和透明胶带局部方差对透明胶带检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使透明胶带检测项区域灰度图中的透明胶带处的灰度值与背景处的灰度值之间的差值增大，得到初始结果图；
[0141]
第七确定模块620，用于根据透明胶带初始结果图确定透明胶带区域；判断模块630，用于根据透明胶带区域的面积判断待检测产品是否存在缺陷。
[0142]
在一种可选的方式中，获取模块510还用于接收光电传感器发送的触发信号，透明胶带触发信号由透明胶带待检测产品到位时触发透明胶带光电传感器产生；根据透明胶带触发信号控制拍摄装置对透明胶带待检测产品进行拍摄；接收透明胶带拍摄装置发送的透明胶带待检测产品的透明胶带检测图像。
[0143]
在一种可选的方式中，第七确定模块620还用于确定透明胶带初始结果图的最小灰度值；将透明胶带初始结果图中每个像素的灰度值减去透明胶带最小灰度值，得到第一结果图；获取放大系数；确定透明胶带第一结果图的最大灰度值；计算透明胶带第一结果图中每个像素的灰度值和透明胶带放大系数的乘积；将透明胶带第一结果图中每个像素的灰度值确定为透明胶带乘积与透明胶带最大灰度值的比值，得到第二结果图；根据第二结果图确定透明胶带区域。
[0144]
在一种可选的方式中，第七确定模块620还用于对透明胶带第二结果图进行阈值分割，确定透明胶带区域。
[0145]
在一种可选的方式中，判断模块630还用于确定透明胶带区域的外接多边形面积和外接矩形面积；计算透明胶带外接多边形面积和透明胶带外接矩形面积的差值与透明胶带外接矩形面积之间的第一比值；根据透明胶带第一比值，判断透明胶带待检测产品是否存在翘角缺陷。
[0146]
在一种可选的方式中，判断模块630还用于对透明胶带区域进行填充；确定透明胶带区域填充前的第一面积和透明胶带填充后的第二面积；计算透明胶带第一面积和透明胶带第二面积的差值与透明胶带第二面积之间的第二比值；根据透明胶带第二比值，判断透明胶带待检测产品是否存在内部缺陷。
[0147]
在一种可选的方式中，判断模块630还用于确定透明胶带区域中的线材区域，透明
胶带线材区域将透明胶带区域划分为第一部分和第二部分；确定透明胶带第一部分的面积和透明胶带第二部分的面积；计算透明胶带第一部分和透明胶带第二部分的总面积；计算透明胶带第一部分的面积或透明胶带第二部分的面积与透明胶带总面积之间的第三比值；根据透明胶带第三比值，判断透明胶带待检测产品是否存在粘贴线材不居中缺陷。
[0148]
缺陷检测装置500对检测图像进行处理框选出空检测项区域和检测项区域，然后通过对空检测项区域和检测项区域进行灰度化处理得到灰度图像，进一步可以计算出空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差，由背景均值确定检测项区域灰度图的局部均值和局部方差，接着根据背景均值、背景方差、局部均值和局部方差对检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使检测项区域灰度图中的透明胶带与背景的灰度差值增大，以提取出透明胶带区域，最后通过透明胶带区域的面积来判断透明胶带是否存在缺陷。通过这种方式，可以有效地对透明胶带进行缺陷检测，将透明胶带缺陷进行精确量化，解决因人工检测而导致的缺陷检测效率低的问题，提高缺陷检测效率，从而提高生产效率，节约生产成本。并且，缺陷检测装置500通过背景均值和背景方差对检测项区域灰度图进行修正后再提取透明胶带区域，还可以提高透明胶带缺陷的识别精度，提高检测结果的可靠性和稳定性，从而提高缺陷检测的准确度。
[0149]
图12示出了本技术实施例提供的缺陷检测设备的结构示意图，本技术具体实施例并不对缺陷检测设备的具体实现做限定。
[0150]
如图12所示，该缺陷检测设备可以包括：处理器(processor)702、通信接口(communications interface)704、存储器(memory)706、以及通信总线708。
[0151]
其中：处理器702、通信接口704、以及存储器706通过通信总线708完成相互间的通信。通信接口704，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器702，用于执行程序710，具体可以执行上述用于缺陷检测方法实施例中的相关步骤。
[0152]
具体地，程序710可以包括程序代码，该程序代码包括计算机可执行指令。处理器702可能是中央处理器cpu，或者是特定集成电路asic(application specific integrated circuit)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。缺陷检测设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个cpu；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个cpu以及一个或多个asic。存储器706，用于存储程序710。存储器706可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0153]
程序710具体可以被处理器702调用使缺陷检测设备执行以下操作：
[0154]
获取待检测产品的检测图像；根据透明胶带检测图像确定检测项区域和空检测项区域；通过对透明胶带检测项区域和透明胶带空检测项区域进行灰度化处理，确定检测项区域灰度图和空检测项区域灰度图；确定透明胶带空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差；将透明胶带检测项区域灰度图划分为多个局部窗口；确定每个透明胶带局部窗口中的像素数量；计算每个透明胶带局部窗口中每个像素的灰度值与透明胶带背景均值的第一差值；将每个透明胶带局部窗口中所有的透明胶带第一差值之和与透明胶带像素数量的比值确定为每个透明胶带局部窗口的局部均值；计算透明胶带第一差值与每个透明胶带局部均值的第二差值；将每个透明胶带局部窗口中所有的透明胶带第二差值的平方之和与透明胶带像素数量的比值确定为每个透明胶带局部窗口的局部方差；根据透明胶带背景均值、
透明胶带背景方差、透明胶带局部均值和透明胶带局部方差对透明胶带检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使透明胶带检测项区域灰度图中的透明胶带处的灰度值与背景处的灰度值之间的差值增大，得到初始结果图；根据透明胶带初始结果图确定透明胶带区域；根据透明胶带区域的面积判断待检测产品是否存在缺陷。
[0155]
在一种可选的方式中，程序710被处理器702调用使缺陷检测设备执行以下操作：接收光电传感器发送的触发信号，透明胶带触发信号由透明胶带待检测产品到位时触发透明胶带光电传感器产生；根据透明胶带触发信号控制拍摄装置对透明胶带待检测产品进行拍摄；接收透明胶带拍摄装置发送的透明胶带待检测产品的透明胶带检测图像。
[0156]
在一种可选的方式中，程序710被处理器702调用使缺陷检测设备执行以下操作：确定透明胶带初始结果图的最小灰度值；将透明胶带初始结果图中每个像素的灰度值减去透明胶带最小灰度值，得到第一结果图；获取放大系数；计算透明胶带第一结果图中每个像素的灰度值和透明胶带放大系数的乘积；确定透明胶带第一结果图的最大灰度值；将透明胶带第一结果图中每个像素的灰度值确定为透明胶带乘积与透明胶带最大灰度值的比值，得到第二结果图；根据透明胶带第二结果图确定透明胶带区域。
[0157]
在一种可选的方式中，程序710被处理器702调用使缺陷检测设备执行以下操作：对透明胶带第二结果图进行阈值分割，确定透明胶带区域。
[0158]
在一种可选的方式中，程序710被处理器702调用使缺陷检测设备执行以下操作：确定透明胶带区域的外接多边形面积和外接矩形面积；计算透明胶带外接多边形面积和透明胶带外接矩形面积的差值与透明胶带外接矩形面积之间的第一比值；根据透明胶带第一比值，判断透明胶带待检测产品是否存在翘角缺陷。
[0159]
在一种可选的方式中，程序710被处理器702调用使缺陷检测设备执行以下操作：对透明胶带区域进行填充；确定透明胶带区域填充前的第一面积和透明胶带填充后的第二面积；计算透明胶带第一面积和透明胶带第二面积的差值与透明胶带第二面积之间的第二比值；根据透明胶带第二比值，判断透明胶带待检测产品是否存在内部缺陷。
[0160]
在一种可选的方式中，程序710被处理器702调用使缺陷检测设备执行以下操作：确定透明胶带区域中的线材区域，透明胶带线材区域将透明胶带区域划分为第一部分和第二部分；确定透明胶带第一部分的面积和透明胶带第二部分的面积；计算透明胶带第一部分和透明胶带第二部分的总面积；计算透明胶带第一部分的面积或透明胶带第二部分的面积与透明胶带总面积之间的第三比值；根据透明胶带第三比值，判断透明胶带待检测产品是否存在粘贴线材不居中缺陷。
[0161]
缺陷检测设备的处理器702通过调用程序710执行上述操作，对检测图像进行处理框选出空检测项区域和检测项区域，然后通过对空检测项区域和检测项区域进行灰度化处理得到灰度图像，进一步可以计算出空检测项区域灰度图的背景均值和背景方差，由背景均值确定检测项区域灰度图的局部均值和局部方差，接着根据背景均值、背景方差、局部均值和局部方差对检测项区域灰度图中每个像素的灰度值进行修正，使检测项区域灰度图中的透明胶带与背景的灰度差值增大，以提取出透明胶带区域，最后通过透明胶带区域的面积来判断透明胶带是否存在缺陷。通过这种方式，可以有效地对透明胶带进行缺陷检测，将透明胶带缺陷进行精确量化，解决因人工检测而导致的缺陷检测效率低的问题，提高缺陷检测效率，从而提高生产效率，节约生产成本。并且，通过背景均值和背景方差对检测项区
域灰度图进行修正后再提取透明胶带区域，还可以提高透明胶带缺陷的识别精度，提高检测结果的可靠性和稳定性，从而提高缺陷检测的准确度。
[0162]
根据本技术的一些实施例，如图13所示，图13示出了本技术实施例提供的缺陷检测系统的结构示意图，如图中所示，该缺陷检测系统800包括传送带810、条形光源820、线扫相机830、光电传感器840和上述实施例中的缺陷检测设备850。
[0163]
传送带810用于传送待检测产品。光电传感器840与缺陷检测设备850连接，用于向缺陷检测设备850发送触发信号，触发信号由待检测产品到位时触发光电传感器840产生。缺陷检测设备850用于接收触发信号，以根据触发信号控制线扫相机830对待检测产品进行拍摄。
[0164]
条形光源820用于对检测产品进行照明，条形光源820的照明区域860与传送带810的运动方向垂直。线扫相机830与缺陷检测设备850连接，线扫相机830的行扫描区域870与传送带810的运动方向垂直，行扫描区域870与照明区域860平行且重叠，线扫相机830用于对待检测产品进行拍摄，得到检测图像，并将检测图像发送给缺陷检测设备850。缺陷检测设备850还用于接收检测图像，并根据检测图像确定检测产品是否存在缺陷。
[0165]
具体地，电视背板放置于传送带810上，随着传送带810从左向右或者从又向左匀速运动，请结合图14，图14示出了本技术实施例提供的传送带的俯视结构示意图，如图中所示，箭头的方向为传送带810的运动方向，传送带810沿运动方向的中间具有缝隙，光电传感器840设置于传送带810缝隙的正下方，与缺陷检测设备850通过电线连接。此外，请结合图15，图15示出了本技术实施例提供的另一种传送带的俯视结构示意图，如图中所示，光电传感器840还可以安装在电视背板的侧面，且为避免与电视背板发生碰撞，安装于传送带810的外面。
[0166]
当电视背板的前端触发光电传感器840后，光电传感器840产生触发信号，并将触发信号发送给缺陷检测设备850，缺陷检测设备850接收到触发信号后，通过控制软件驱动线扫相机830对电视背板进行拍照。
[0167]
为保证电视背板图像的光照均匀，使用条形光源820对电视背板进行照明，保证线扫相机830拍摄电视背板的亮度。具体地，请继续结合图14，条形光源820安装在传送带810的上方，条形光源820的照明区域860为条形，与传送带810的运动方向垂直。线扫相机830安装在传送带810的上方，与缺陷检测设备850通过电线连接，线扫相机830的行扫区域870与传送带810的运动方向垂直，线扫相机830的行扫区域870需与条形光源820的照明区域860平行且重叠，可以保证拍摄时的光照条件。
[0168]
线扫相机830一次只拍摄一条线，当电视背板随着传送带810向前运动，线扫相机830不断对电视背板进行拍摄，最终聚成一张电视背板图像，然后线扫相机830将拍摄得到电视背板图像发送给缺陷检测设备850。通过线扫相机830与条形光源820的结合，所拍摄得到的电视背板图像成像更加均匀，不会出现电视背板图像的强反光现象，有助于后续进行透明胶带的缺陷检测，提高检测结果的可靠性。
[0169]
当缺陷检测设备850接收到线扫相机830发送的电视背板图像后，就可以使用机器视觉软件对电视背板图像进行分析处理，以对电视背板图像中的透明胶带进行缺陷检测。
[0170]
通过缺陷检测系统800，可以实现检测图像获取的自动化，提高获取待检测产品的检测图像的效率，从而提高缺陷检测的效率。并且，线扫相机830的行扫描区域870与条形光
源820的照明区域860平行且重叠，可以避免检测图像的强反光现象，提高透明胶带的缺陷检测结果的可靠性。
[0171]
本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有可执行指令，该可执行指令在缺陷检测设备上运行时，使得缺陷检测设备执行上述任意方法实施例中的缺陷检测方法。
[0172]
本技术实施例提供了一种计算机程序，该计算机程序可被处理器调用使缺陷检测设备执行上述任意方法实施例中的缺陷检测方法。
[0173]
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本技术实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本技术的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本技术的最佳实施方式。
[0174]
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本技术的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
[0175]
类似地，应当理解，为了精简本技术并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本技术的示例性实施例的描述中，本技术实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本技术要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。
[0176]
本领域技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性的改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
[0177]
应该注意的是上述实施例对本技术进行说明而不是对本技术进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本技术可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。