曹梦龙,靳利文

(青岛科技大学 自动化与电子工程学院，山东 青岛266061)

随着电子技术和计算机技术的快速发展，电子路牌作为一种多功能显示终端在公共交通领域得到广泛的应用。电子路牌通常是由遮阳板和几千至几万个发光二极管(light emitting diode，LED)组成，在复杂的工业生产过程中难免会出现各种显示质量缺陷，如虚亮、坏点和花屏等。目前国内相关企业主要采取人工目视检测法对产品进行检测，该方法容易受到质检人员主观因素的影响，出现漏检和误检，严重影响产品的良品率。而传统的检测方法，如射线检测法(RT)、涡流探伤法(ET)、红外检测法(TIR)等，主要针对产品的各种表面缺陷，如凹坑、擦痕、划痕等[1-3]，无法对电子路牌显示质量进行测试。近年来，随着新能源客车的大量使用，电子路牌产量急剧增长，相关企业急需一种稳定可靠的检测方法。机器视觉技术以其出色的检测精度和效率成为电子路牌产品缺陷检测的关键技术。

针对电子路牌显示质量缺陷，需要从采集图像中完整分割出目标区域(即每颗LED像素的灰度信息)。目前常用的图像目标提取方法包括:阈值分割法[4]、边缘检测技术[5]、形态学操作[6]等。阈值分割法是最常见的图像分割方法，处理速度快，但是难以处理图像中反光干扰与目标区域低对比度的问题;而边缘检测技术和形态学操作很容易被噪声干扰，出现边缘断裂的情况，影响目标轮廓的提取。为了增强图像阈值分割效果，本研究提出一种引入面积约束条件的直方图阈值分割新方法。……