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玻璃面板油墨厚度无损在线数字化检测系统

周林 杨甬英 闫凯 曹频 李晨 吴凡

周林, 杨甬英, 闫凯, 曹频, 李晨, 吴凡. 玻璃面板油墨厚度无损在线数字化检测系统[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(12): 1217009-1217009(7). doi: 10.3788/IRLA201746.1217009
引用本文: 周林, 杨甬英, 闫凯, 曹频, 李晨, 吴凡. 玻璃面板油墨厚度无损在线数字化检测系统[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(12): 1217009-1217009(7). doi: 10.3788/IRLA201746.1217009
Zhou Lin, Yang Yongying, Yan Kai, Cao Pin, Li Chen, Wu Fan. Nondestructive and on-line measurement system for the thickness of panel glass printing ink[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(12): 1217009-1217009(7). doi: 10.3788/IRLA201746.1217009
Citation: Zhou Lin, Yang Yongying, Yan Kai, Cao Pin, Li Chen, Wu Fan. Nondestructive and on-line measurement system for the thickness of panel glass printing ink[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(12): 1217009-1217009(7). doi: 10.3788/IRLA201746.1217009

玻璃面板油墨厚度无损在线数字化检测系统

doi: 10.3788/IRLA201746.1217009
基金项目: 

国家自然科学基金(61627825,11275172);现代光学仪器国家重点实验室(MOI2015B06)

详细信息
    作者简介:

    周林(1994-),女,硕士生,主要从事机器视觉、光学精密检测方面的研究。Email:lao_zhua@163.com

  • 中图分类号: TN247

Nondestructive and on-line measurement system for the thickness of panel glass printing ink

  • 摘要: 为了实现对玻璃面板油墨层厚度的检测,提出了一种满足工业化检测需要的玻璃面板油墨厚度无损在线检测系统。首先,基于结构光测量原理进行非接触式测量,进一步提出了基于自适应提取算法的油墨厚度数字化定量计算模型,对采集到的携带油墨厚度信息的亮线图像进行处理,该模型非常适用于非接触式数字化检测;其次,建立了完整的检测系统,将标准油墨面板作为油墨检测的评价标准,多次测量拟合定标系数;最后,该玻璃面板油墨厚度无损测量系统的最大检测厚度达23 mm,检测精度优于4 m,通过对玻璃面板油墨层厚度的检测,实现了对油墨厚度的高精度、快速、无损检测,具有广阔的应用前景。
  • [1] Mdis L J, Langenbucher A, Seitz B. Corneal thickness measurements with contact and noncontact specular microscopic and ultrasonic pachymetry[J]. American Journal Ophthalmology, 2001, 132(4):517-521.
    [2] Xiao Changjiang, Zhang Jingchao, Li Xingyuan. Experimental research on thickness measurement of reflection-type flat glass based on line laser[J]. Semiconductor Optoelectronics, 2013, 34(5):909-912. (in Chinese)
    [3] Liu Peng. Visualized detection for the surface micro-defects of optical elements[D]. Xi'an:Xi'an Technological University, 2012. (in Chinese)
    [4] Lee C, Danon Y. Measurement of the thickness of non-ferromagnetic metal sheets by eddy current testing[J]. Nondestructive Testing, 2005, 27(9):454-456.
    [5] Kurita K. A non-contact and online ink thickness sensor for printing machines using the photoacoustic effect[J]. Measurement Science Technology, 2008, 19(7):184-187.
    [6] Li Xiaotian, Zhang Tieqiang, Zhang Shengyong. Small objects dimension measure and three-dimension reconstruction system based on laser triangulation[J]. Optical Instruments, 2008, 30(6):21-26. (in Chinese)
    [7] Herout A, Dubsk M, Havel J. Review of Hough Transform for Line Detection[M]//Real-Time Detection of Lines and Grids. London:Springer, 2013:3-16.
    [8] Bradski G, Kaehler A. Learning OpenCV:Computer Vision in C++ with the OpenCV Library[M]. California:O'Reilly Media, Inc., 2013.
    [9] Guo W, Zhang C. Real-time image distortion correction system based on improved bilinear interpolation algorithm[J]. Applied Mechanics Materials, 2014, 513-517:3773-3776.
  • [1] 杨守瑞, 段婉莹, 艾文宇, 陈胜勇.  光场相机建模与畸变校正改进方法 . 红外与激光工程, 2023, 52(1): 20220326-1-20220326-9. doi: 10.3788/IRLA20220326
    [2] 熊芝, 许航, 张刘港, 郭志豪, 伍楚奇, 冯维, 翟中生, 周维虎, 董登峰.  基于加权加速正交迭代算法的相机位姿估计 . 红外与激光工程, 2022, 51(10): 20220030-1-20220030-9. doi: 10.3788/IRLA20220030
    [3] 解宇恒, 裴丽, 何倩, 常彦彪, 郭智君, 王建帅, 郑晶晶, 宁提纲, 李晶.  多芯光纤折射率与内应力分布重构技术(特邀) . 红外与激光工程, 2022, 51(1): 20210758-1-20210758-6. doi: 10.3788/IRLA20210758
    [4] 蒋昕昊, 蔡伟, 杨志勇, 徐佩伟, 姜波.  基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测 . 红外与激光工程, 2022, 51(3): 20210106-1-20210106-10. doi: 10.3788/IRLA20210106
    [5] 刘飞, 罗惠方, 江翰立, 张茵楠, 严谨.  改进的三频三步相移结构光三维重建方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20210179-1-20210179-9. doi: 10.3788/IRLA20210179
    [6] 李洋, 王国名, 王颖, 程智, 周维虎, 崔成君.  面向机器视觉测量的液体透镜调焦系统标定方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210472-1-20210472-10. doi: 10.3788/IRLA20210472
    [7] 剪欣, 周泉, 杨天龙.  封闭料场斗轮机智能控制系统关键技术的研究 . 红外与激光工程, 2021, 50(S2): 20200099-1-20200099-8. doi: 10.3788/IRLA20200099
    [8] 伏燕军, 韩勇华, 陈元, 张鹏飞, 桂建楠, 钟可君, 黄采敏.  基于相位编码的三维测量技术研究进展 . 红外与激光工程, 2020, 49(3): 0303010-0303010-15. doi: 10.3788/IRLA202049.0303010
    [9] 张启灿, 吴周杰.  基于格雷码图案投影的结构光三维成像技术 . 红外与激光工程, 2020, 49(3): 0303004-0303004-13. doi: 10.3788/IRLA202049.0303004
    [10] 左超, 张晓磊, 胡岩, 尹维, 沈德同, 钟锦鑫, 郑晶, 陈钱.  3D真的来了吗?— 三维结构光传感器漫谈 . 红外与激光工程, 2020, 49(3): 0303001-0303001-45. doi: 10.3788/IRLA202049.0303001
    [11] 丁超, 唐力伟, 曹立军, 邵新杰, 邓士杰.  深孔内表面结构光三维重构 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1117004-1117004(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1117004
    [12] 丁超, 唐力伟, 曹立军, 邵新杰, 邓士杰.  复杂深孔内轮廓结构光图像畸变矫正算法 . 红外与激光工程, 2017, 46(12): 1217008-1217008(7). doi: 10.3788/IRLA201746.1217008
    [13] 郭惠楠, 曹剑中, 王华, 张建, 杨洪涛.  高动态范围数字相机sRGB色彩空间颜色管理 . 红外与激光工程, 2014, 43(S1): 238-242.
    [14] 马军, 张鹰, 邸男, 聂真威.  手眼相机位姿测量精度理论分析及验证 . 红外与激光工程, 2014, 43(12): 4094-4099.
    [15] 付小宁, 王洁.  基于三点虚拟圆的被动测距 . 红外与激光工程, 2014, 43(9): 3042-3045.
    [16] 王向军, 万子敬, 王鑫, 刘世廷, 文鹏程.  无人机地面目标实时自主视觉定位 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 615-619.
    [17] 吴晓.  LED芯片粗精定位系统 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2478-2484.
    [18] 纪超, 刘慧英, 邵刚, 孙景峰.  基于生物激励计算模型在图像显著性提取中的研 . 红外与激光工程, 2013, 42(3): 823-828.
    [19] 纪超, 刘慧英, 孙景峰, 贺胜, 黄民主.  基于超像素的物体似然概率计算模型研究 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3156-3162.
    [20] 孙雪晨, 姜肖楠, 傅瑶, 韩诚山, 文明.  基于机器视觉的凸轮轴表面缺陷检测系统 . 红外与激光工程, 2013, 42(6): 1647-1653.
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-04-05
  • 修回日期:  2017-05-03
  • 刊出日期:  2017-12-25

玻璃面板油墨厚度无损在线数字化检测系统

doi: 10.3788/IRLA201746.1217009
    作者简介:

    周林(1994-),女,硕士生,主要从事机器视觉、光学精密检测方面的研究。Email:lao_zhua@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61627825,11275172);现代光学仪器国家重点实验室(MOI2015B06)

  • 中图分类号: TN247

摘要: 为了实现对玻璃面板油墨层厚度的检测,提出了一种满足工业化检测需要的玻璃面板油墨厚度无损在线检测系统。首先,基于结构光测量原理进行非接触式测量,进一步提出了基于自适应提取算法的油墨厚度数字化定量计算模型,对采集到的携带油墨厚度信息的亮线图像进行处理,该模型非常适用于非接触式数字化检测;其次,建立了完整的检测系统,将标准油墨面板作为油墨检测的评价标准,多次测量拟合定标系数;最后,该玻璃面板油墨厚度无损测量系统的最大检测厚度达23 mm,检测精度优于4 m,通过对玻璃面板油墨层厚度的检测,实现了对油墨厚度的高精度、快速、无损检测,具有广阔的应用前景。

English Abstract

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