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摘要
针对传统人工检测ITO导电玻璃缺陷时存在错检、漏检、效率低等问题，提出一种基于机器视觉的ITO导电玻璃缺陷检测方法。首先，提出了一种基于线扫描相机和多光源同时曝光合成图像的成像方案，使表面缺陷检测项与易误干扰项形成不同特征；其次，采用Blob分析方法对明暗场图像分类处理实现对划痕、气泡、划伤等表面缺陷的检测；最后，利用C#Winform实现具备友好的人机操作界面的检测软件系统。实验结果表明，系统综合漏检率为0.25%、误判率为4.07%,对单片玻璃的检测时间为2.3s,同传统人工目检方式相比，系统检测具有较高的效率和正确率，具备较高的实用价值。
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