【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及oled点胶检测，尤其是指一种oled点胶涂布规格检测方法、存储介质、设备。
技术介绍
1、点胶涂布是指在oled显示面板与cof连接器处，通过点胶方式实现线路防异物和杂质的工艺过程。该技术不仅影响产品的性能与可靠性，还直接关系到生产效率以及良率。因此，研发高效、准确的检测技术，成为提升产品质量的核心需求之一。当前，点胶检测技术主要采用人工检测方式，依靠人工经验来判断点胶质量。这种方法不仅效率低下，还容易出现人为误差，无法满足现代生产对高精度与高效率的要求。
2、现有技术中存在的缺陷(现有技术或产品存在的缺点和不足)：随着机器视觉和智能化技术的推进，基于传统2d视觉和图像处理的检测系统逐渐应用到实际生产中。然而，由于点胶涂布的材料大多为透明或者高透射率的胶质材料，基于传统2d视觉和图像处理的的检测方法只能检测出明显的缺陷，对于尺寸规格、轻微断胶等不良漏检率高。这表明目前的自动检测方法在提高效率和准确性方面仍有较大的改进空间。因此，本专利技术旨在提出一种基于3d点云的oled点胶涂布缺陷检测方法，以解决现有方法存在的问题。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的问题提供一种oled点胶涂布规格检测方法、存储介质、设备，设计了相关算法可以实现高效准确的oled点胶涂布规格检测，提高生产效率和质量控制水平。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术提供了一种oled点胶涂布规格检测方法，其特征在于，包括以
4、步骤s10、点云数据采集；
5、步骤s20、基于直通滤波的传送带点云剔除；
6、步骤s30、基于点云配准的产品点云区域分割；
7、步骤s40、基于欧式聚类的点胶涂布区域分割；
8、步骤s50、基于点云最小包围盒的点胶涂布规格检测已用于判断是否通过检测；
9、其中，所述步骤s30中的基于点云配准的产品点云区域分割的具体方法为：步骤s31、点云模板制作；步骤s32、基于sac-ia的点云粗配准；步骤s33、基于icp的点云精配准；步骤s34、得到新的点云；基于配准结果，以点云模板设定边界范围，将包含在边界以外的点云剔除掉，得到的点云即为产品点云区域；
10、其中，所述步骤s40中的基于欧式聚类的点胶涂布区域分割的具体方法为：步骤s41、搜索半径设定；步骤s42、聚类的尺寸区间选取；步骤s43、搜索方法选取选择kd-tree。
11、其中，所述步骤s10中的点云数据采集的方法为：点云数据采集是通过3d线阵扫描相机获取产品的三维点云信息，在短时间内记录数百万个三维点，形成一个包含形状、轮廓和表面细节的点云数据集。
12、其中，所述步骤s20中的基于直通滤波的传送带点云剔除的方法包括以下步骤：
13、步骤s21、设置过滤参数：首先，定义直通滤波的空间范围；
14、步骤s22、应用滤波器：利用直通滤波算法，对点云数据进行筛选；将所有不在指定范围内的点剔除，只保留符合条件的点。
15、其中，所述步骤s31中使用同一传感器在产线实际采集到的点云，使得点云模板和配准的点云尺寸一致，点云密度也一致；之后，使用点云处理软件来进行点云数据的点胶涂布区域进行裁剪得到点云模板。
16、其中，所述步骤s32中基于sac-ia的点云粗配准的方法为：
17、步骤s321、求解旋转矩阵：
18、旋转矩阵r可以通过选择的点对(ps,pt)计算得到；假设ps和pt分别是源点云和目标点云中的点，旋转矩阵可以通过以下步骤计算：
19、计算质心：
20、
21、计算协方差矩阵h
22、
23、通过奇异值分解(svd)计算旋转矩阵r
24、[u,s,vt]＝svd(h),r＝vut
25、步骤s322、求解平移矩阵t：
26、平移矩阵计算公式如下：
27、t＝ct-r·cs。
28、其中，所述步骤s33中的基于icp的点云精配准的方法为：
29、步骤s331、设定最大迭代次数和收敛阈值；
30、步骤s332、输入粗配准求得的位姿矩阵作为初始配准矩阵；
31、步骤s333、最邻近点匹配，从目标点云中找到最近的点，二者匹配；
32、步骤s334、计算协方差矩阵h：
33、
34、步骤s335、计算r*＝vut,t*＝uq-ruq,r＝r*r,t＝t+t*；
35、步骤s336、对源点云做刚性变换，直至满足第一步设定的最大迭代次数或，收敛阈值，输出最终的旋转矩阵和平移矩阵；
36、步骤s337、得到新的点云：
37、ps'＝rps+t；
38、基于配准结果，以点云模板设定边界范围，将包含在边界以外的点云剔除掉，得到的点云即为产品点云区域。
39、其中，所述步骤s50中的基于点云最小包围盒的点胶涂布规格检测已用于判断是否通过检测的方法为：
40、步骤s511：基于pca主成分分析；
41、pca的基本思想是找到变异最大的方向，这可以通过以下步骤实现：
42、数据中心化：将数据点的坐标先进行均值化处理，以便中心化，具体方式是减去点云中所有点的均值。具体原理和计算方式如下：
43、假设点云中有n个点x＝{x1,x2,…,xn}，每个点包含d个维度，则均值为：
44、
45、中心化的点云为：
46、xcentered＝x-μ
47、步骤s512：计算协方差矩阵：利用中心化的点云数据计算其协方差矩阵，协方差矩阵能够反映数据各个特征之间的关系；具体原理和计算方式如下：
48、
49、步骤s513：特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，特征值反映了不同方向上的变异程度，而特征向量则代表了相应的方向；对协方差矩阵进行特征值分解的原理和公式如下：
50、cvi＝λivi
51、其中，λi是特征值，vi是对应的特征向量。
52、步骤s514：选取主成分：根据特征值的大小，选择前几个特征向量作为主成分，选择对应最大特征值的特征向量；
53、s52：最小包围盒计算；
54、利用上述步骤求得的主方向和质心，将点云转换成为基于原点的坐标，并且使坐标轴与主方向重合；之后，计算变换后点云的三轴坐标最值max(x,y,z)和min(x,y,z)；根据最值排列组合出8个坐标点，这8个坐标点就是最小包围盒的顶点；
55、s53：几何参数分析；
56、步骤s531：几何参数分析：通过分析包围盒的尺寸(长、宽、高)来判断点胶涂布是否符合预定的规格标准；尺寸计算方法如下：
57、
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【技术保护点】
1.一种OLED点胶涂布规格检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10、点云数据采集；
2.根据权利要求1所述的一种OLED点胶涂布规格检测方法，其特征在于，所述步骤S10中的点云数据采集的方法为：点云数据采集是通过3D线阵扫描相机获取产品的三维点云信息，在短时间内记录数百万个三维点，形成一个包含形状、轮廓和表面细节的点云数据集。
3.根据权利要求1所述的一种OLED点胶涂布规格检测方法，其特征在于，所述步骤S20中的基于直通滤波的传送带点云剔除的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种OLED点胶涂布规格检测方法，其特征在于：所述步骤S31中使用同一传感器在产线实际采集到的点云，使得点云模板和配准的点云尺寸一致，点云密度也一致；之后，使用点云处理软件来进行点云数据的点胶涂布区域进行裁剪得到点云模板。
5.根据权利要求1所述的一种OLED点胶涂布规格检测方法，其特征在于，所述步骤S32中基于SAC-IA的点云粗配准的方法为：
6.根据权利要求1所述的一种OLED点胶涂布规格检测方法，其特征在于，所述步骤S33
7.根据权利要求1所述的一种OLED点胶涂布规格检测方法，其特征在于，所述步骤S50中的基于点云最小包围盒的点胶涂布规格检测已用于判断是否通过检测的方法为：
8.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的一种OLED点胶涂布规格检测方法。
9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的一种OLED点胶涂布规格检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种oled点胶涂布规格检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s10、点云数据采集；
2.根据权利要求1所述的一种oled点胶涂布规格检测方法，其特征在于，所述步骤s10中的点云数据采集的方法为：点云数据采集是通过3d线阵扫描相机获取产品的三维点云信息，在短时间内记录数百万个三维点，形成一个包含形状、轮廓和表面细节的点云数据集。
3.根据权利要求1所述的一种oled点胶涂布规格检测方法，其特征在于，所述步骤s20中的基于直通滤波的传送带点云剔除的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种oled点胶涂布规格检测方法，其特征在于：所述步骤s31中使用同一传感器在产线实际采集到的点云，使得点云模板和配准的点云尺寸一致，点云密度也一致；之后，使用点云处理软件来进行点云数据的点胶涂布区域进行裁剪得到点云模板。
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：仇泽军，梁健城，江腾龙，周芳青，董海飞，唐国华，
申请(专利权)人：东莞市德普特电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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