一种带膜组件自有缺陷检测方法及装置

摘要

本申请提供了一种带膜组件自有缺陷检测方法及装置，其中，所述方法包括：获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷。本申请提供的检测方法能够有效解决现有表面缺陷检测方法准确率低的问题。

权利要求

1.一种带膜组件自有缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；

根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；

根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；

对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷；

所述获取基准特征光谱的具体步骤包括：

获取理想组件、带理想保护膜组件和带脏污组件的光谱响应曲线；

根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带理想保护膜组件的光谱响应曲线，确定令理想保护膜不成像的所述第一特征光谱；

根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带脏污组件的光谱响应曲线，确定令组件脏污不成像的所述第二特征光谱。

2.根据权利要求1所述的带膜组件自有缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像和所述根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像的具体步骤还包括：根据所述第一图像，确定第一图像的灰度值分布；

根据所述第二图像，确定第二图像的灰度值分布。

3.根据权利要求2所述的带膜组件自有缺陷检测方法，其特征在于，所述对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷的具体步骤包括：根据所述第一图像的灰度值分布与所述第二图像的灰度值分布，确定所述第一图像与所述第二图像的各灰度区域的重合度值；

判断所述重合度值是否为0；

如果所述重合度值为0，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷；

如果所述重合度值大于0，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且灰度区域相同处为自有缺陷区域。

4.根据权利要求2所述的带膜组件自有缺陷检测方法，其特征在于，所述对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷的具体步骤包括：根据所述第一图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第一图像子灰度值；

根据所述第二图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第二图像子灰度值；

遍历所述第一图像子灰度值和所述第二图像子灰度值，判断子灰度值是否相同；

如果子灰度值相同，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且相同子灰度值对应的灰度值区域为自有缺陷区域；

如果子灰度值不相同，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷。

5.一种带膜组件自有缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：基准特征光谱获取单元，用于获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；

第一图像获取单元，用于根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；

第二图像获取单元，用于根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；

图像对比单元，用于对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷；

所述基准特征光谱获取单元包括：

光谱响应曲线获取单元，用于获取理想组件、带理想保护膜组件和带脏污组件的光谱响应曲线；

第一特征光谱确定单元，用于根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带理想保护膜组件的光谱响应曲线，确定令理想保护膜不成像的所述第一特征光谱；

第二特征光谱确定单元，用于根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带脏污组件的光谱响应曲线，确定令组件脏污不成像的所述第二特征光谱。

6.根据权利要求5所述的带膜组件自有缺陷检测方法，其特征在于，所述第一图像获取单元包括：

第一灰度值分布确定单元，用于根据所述第一图像，确定第一图像的灰度值分布；

所述第二图像获取单元包括：

第二灰度值分布确定单元，用于根据所述第二图像，确定第二图像的灰度值分布。

7.根据权利要求6所述的带膜组件自有缺陷检测方法，其特征在于，所述图像对比单元包括：重合度值确定单元，用于根据所述第一图像的灰度值分布与所述第二图像的灰度值分布，确定所述第一图像与所述第二图像的各灰度区域的重合度值；

第一判断单元，用于判断所述重合度值是否为0；

如果所述重合度值为0，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷；

如果所述重合度值大于0，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且灰度区域相同处为自有缺陷区域。

8.根据权利要求6所述的带膜组件自有缺陷检测方法，其特征在于，所述图像对比单元包括：第一提取单元，用于根据所述第一图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第一图像子灰度值；

第二提取单元，用于根据所述第二图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第二图像子灰度值；

第二判断单元，用于遍历所述第一图像子灰度值和所述第二图像子灰度值，判断子灰度值是否相同；

如果子灰度值相同，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且相同子灰度值对应的灰度值区域为自有缺陷区域；

如果子灰度值不相同，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷。

说明书

一种带膜组件自有缺陷检测方法及装置

技术领域

[0001] 本申请涉及电子产品组件缺陷检测领域，尤其涉及一种带膜组件自有缺陷检测方法及装置。

背景技术

[0002] 在电子消费产品组件，如液晶显示屏、电池、音膜、摄像头等的制造过程中，由于工艺不良、环境洁净度不足、搬运碰撞等原因，电子产品组件的表面会产生划伤、污迹、崩边等缺陷。电子消费产品的生产和使用对组件表面的洁净度要求非常高，因此，为了保证组件表面的洁净度，清洗和贴附保护膜是最常用的方式。电子产品组件的表面质量通常在清洗、贴膜之后进行，因此，准确检测出带膜电子产品组件的表面缺陷能够有效提高产品良率并降低制造成本。

[0003] 通常，采用自动光学检测方法(Automatic Optic Inspection，AOI)对电子产品组件的表面进行缺陷检测，该方法采用工业相机配合合理的光源照明方式对电子产品组件的表面进行图像采集，然后利用视觉处理系统对采集到的图像进行处理，并通过运算输出检测结果。

[0004] 但是发明人在使用AOI检测电子产品组件的表面缺陷时，存在一些问题。若上游工艺中清洗机未能完全洗净组件表面的脏污或者保护膜本身存在损伤，在采用AOI检测时，由于清洗后残留的脏污与组件自有脏污的成像特征相同；保护膜划伤与组件表面自有划伤的成像特征相同。因此，单纯地利用视觉处理系统难以对组件自有缺陷与外界干扰因素加以区分，会大大降低检测的准确率。

发明内容

[0005] 本申请提供了一种带膜组件自有缺陷检测方法及装置，以解决现有表面缺陷检测方法准确率低的问题。

[0006] 本申请第一方面提供了一种带膜组件自有缺陷检测方法，所述方法包括：

[0007] 获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；

[0008] 根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；

[0009] 根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；

[0010] 对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷。

[0011] 可选地，所述获取基准特征光谱的具体步骤包括：

[0012] 获取理想组件、带理想保护膜组件和带脏污组件的光谱响应曲线；

[0013] 根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带理想保护膜组件的光谱响应曲线，确定令理想保护膜不成像的所述第一特征光谱；

[0014] 根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带脏污组件的光谱响应曲线，确定令组件脏污不成像的所述第二特征光谱。

[0015] 可选地，所述根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像和所述根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像的具体步骤还包括：

[0016] 根据所述第一图像，确定第一图像的灰度值分布；

[0017] 根据所述第二图像，确定第二图像的灰度值分布。

[0018] 可选地，所述对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷的具体步骤包括：

[0019] 根据所述第一图像的灰度值分布与所述第二图像的灰度值分布，确定所述第一图像与所述第二图像的各灰度区域的重合度值；

[0020] 判断所述重合度值是否为0；

[0021] 如果所述重合度值为0，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷；

[0022] 如果所述重合度值大于0，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且灰度区域相同处为自有缺陷区域。

[0023] 可选地，所述对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷的具体步骤包括：

[0024] 根据所述第一图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第一图像子灰度值；

[0025] 根据所述第二图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第二图像子灰度值；

[0026] 遍历所述第一图像子灰度值和所述第二图像子灰度值，判断子灰度值是否相同；

[0027] 如果子灰度值相同，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且相同子灰度值对应的灰度值区域为自有缺陷区域；

[0028] 如果子灰度值不相同，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷。

[0029] 第二方面，本申请提供了一种带膜组件自有缺陷检测装置，所述装置包括：

[0030] 基准特征光谱获取单元，用于获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；

[0031] 第一图像获取单元，用于根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；

[0032] 第二图像获取单元，用于根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；

[0033] 图像对比单元，用于对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷。

[0034] 可选地，所述基准特征光谱获取单元包括：

[0035] 光谱响应曲线获取单元，用于获取理想组件、带理想保护膜组件和带脏污组件的光谱响应曲线；

[0036] 第一特征光谱确定单元，用于根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带理想保护膜组件的光谱响应曲线，确定令理想保护膜不成像的所述第一特征光谱；

[0037] 第二特征光谱确定单元，用于根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带脏污组件的光谱响应曲线，确定令组件脏污不成像的所述第二特征光谱。

[0038] 可选地，

[0039] 所述第一图像获取单元包括：

[0040] 第一灰度值分布确定单元，用于根据所述第一图像，确定第一图像的灰度值分布；

[0041] 所述第二图像获取单元包括：

[0042] 第二灰度值分布确定单元，用于根据所述第二图像，确定第二图像的灰度值分布。

[0043] 可选地，所述图像对比单元包括：

[0044] 重合度值确定单元，用于根据所述第一图像的灰度值分布与所述第二图像的灰度值分布，确定所述第一图像与所述第二图像的各灰度区域的重合度值；

[0045] 第一判断单元，用于判断所述重合度值是否为0；

[0046] 如果所述重合度值为0，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷；

[0047] 如果所述重合度值大于0，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且灰度区域相同处为自有缺陷区域。

[0048] 可选地，所述图像对比单元包括：

[0049] 第一提取单元，用于根据所述第一图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第一图像子灰度值；

[0050] 第二提取单元，用于根据所述第二图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第二图像子灰度值；

[0051] 第二判断单元，用于遍历所述第一图像子灰度值和所述第二图像子灰度值，判断子灰度值是否相同；

[0052] 如果子灰度值相同，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且相同子灰度值对应的灰度值区域为自有缺陷区域；

[0053] 如果子灰度值不相同，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷。

[0054] 由以上技术可知，本申请提供了一种带膜组件自有缺陷检测方法及装置，其中，所述方法包括：获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷。所述装置包括：基准特征光谱获取单元，用于获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；第一图像获取单元，用于根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；第二图像获取单元，用于根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；图像对比单元，用于对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷。使用时，在批量检测带膜组件产品之前，首先，利用光谱仪分析确定各基准特征光谱，作为后续步骤的判断基准。令各待测带膜组件分别在第一特征光谱和第二特征光谱下成像，并且对比两次所得图像，判定两个图像均出现的缺陷为组件自有缺陷。本申请提供的缺陷检测方法和装置能够避免膜损伤和未洗净脏污对组件自有缺陷检测结果的影响，有效提高组件表面缺陷的检测准确度。

附图说明

[0055] 为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0056] 图1为本申请提供的一种带膜组件自带缺陷检测方法的流程图；

[0057] 图2(A)为本申请提供的一种第一图像的类型；

[0058] 图2(B)为本申请提供的一种第二图像的类型；

[0059] 图3为本申请提供的一种获取基准特征光谱的流程图；

[0060] 图4为本申请提供的一种获取第一图像和第二图像的方法流程图；

[0061] 图5为本申请提供的一种确定待测带膜组件自有缺陷的方法流程图；

[0062] 图6为本申请提供的另一种确定待测带膜组件自有缺陷的方法流程图；

[0063] 图7为本申请提供的一种带膜组件自有缺陷检测装置的结构示意图；

[0064] 图8为本申请提供的一种基准特征光谱获取单元的具体结构示意图；

[0065] 图9为本申请提供的一种第一图像获取单元和第二图像获取单元的具体结构示意图；

[0066] 图10为本申请提供的一种图像对比单元的具体结构示意图；

[0067] 图11为本申请提供的另一种图像对比单元的具体结构示意图。

具体实施方式

[0068] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0069] 参见图1，一种带膜组件自带缺陷检测方法的流程图。

[0070] 本申请实施例提供了一种带膜组件自有缺陷检测方法，所述方法包括：

[0071] S100、获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；

[0072] S200、根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；

[0073] S300、根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；

[0074] S400、对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷。

[0075] 由于各种物质(原子、基团、分子及高分子化合物)与光辐射能量发生相互作用时，具有发射、吸收、散射光谱的特性，由于物质内部微观结构的能级不同，各物质产生的特征光谱曲线具有唯一性，即带理想膜的组件、带有脏污的组件、理想组件及组件上的自有缺陷均具有各自唯一的特征光谱。因此，可以用不同的特征光谱曲线区分鉴别待测带膜组件是否具有自有缺陷。

[0076] 使用时，在批量检测带膜组件产品之前，首先，利用光谱仪分析带有理想保护膜组件，得到第一特征光谱，其中，理想保护膜为不带有损伤和脏污的保护膜；然后利用光谱仪分析带脏污组件，得到第二特征光谱，其中，带脏污的组件不带有自有缺陷，且脏污类型可有油污、水渍和指纹等。为了提高检测的准确度，应尽可能扩充脏污类型，可将各种带脏污组件的第二特征光谱形成特征光谱库，便于以后的使用和分析。将第一特征光谱和第二特征光谱作为后续步骤的判断基准。令各待测带膜组件分别在第一特征光谱和第二特征光谱下成像，分别得到第一图像和第二图像。如图2所示，其中，图2(A)为第一图像的类型，分别有：A、无特殊成像(无灰度变化)；B、显示组件未清洁脏污和/或组件自有缺陷，图2(B)为第二图像的类型，分别有：A、无特殊成像(无灰度变化)；B、显示保护膜的损伤和/或组件自有缺陷。对比两次所得图像，如果两个图像存在相同的图像块，则该图像块为组件的自有缺陷；如果两个图像不存在任何相同的图像块，则该被检测组件不带有自有缺陷，所显示的图像均为保护膜的损伤和/或组件上为洗净的脏污。根据判定结果可以准确采取不同的补救措施，既节约时间又节约成本。

[0077] 本申请提供的缺陷检测方法和装置能够避免膜损伤和未洗净脏污对组件自有缺陷检测结果的影响，有效提高组件表面缺陷的检测准确度。

[0078] 参见图3，一种获取基准特征光谱的流程图。

[0079] 可选地，所述获取基准特征光谱的具体步骤包括：

[0080] S101、获取理想组件、带理想保护膜组件和带脏污组件的光谱响应曲线；

[0081] S102、根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带理想保护膜组件的光谱响应曲线，确定令理想保护膜不成像的所述第一特征光谱；

[0082] S103、根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带脏污组件的光谱响应曲线，确定令组件脏污不成像的所述第二特征光谱。

[0083] 如果将光谱仪检测到的带理想保护膜组件和带脏污组件的光谱，直接作为第一特征光谱和第二特征光谱，那么利用这两个特征光谱所得到的待测带膜组件的图像中除了显示必要的特征图像，还会显示出保护膜、不同组件的脏污等干扰图像，这样会大大增加后续图像对比工作的难度和耗时。

[0084] 通过对比分析理想组件和带理想保护膜组件的光谱响应曲线，其中，理想组件为不带损伤和脏污的组件，得到能够令保护膜不成像的特征光谱，并将此特征光谱确定为第一特征光谱。通过对比分析理想组件和带脏污组件的光谱响应曲线，得到能够令各脏污不成像的特征光谱，并将此特征光谱确定为第二特征光谱。这样，待测带膜组件通过第一特征光谱和第二特征光谱得到的图像，为无特殊成像，或者仅含有必要的特征图像的图像，其中，第一图像中的必要特征图像为组件的脏污和自有缺陷，第二图像中的必要特征图像为保护膜的损伤和组件的自有缺陷，从而有效避免第一图像中保护膜图像及第二图像中组件的各种脏污对后续图像对比过程的干扰，提高检测的准确度和效率。

[0085] 参见图4，一种获取第一图像和第二图像的方法流程图。

[0086] 可选地，所述根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像和所述根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像的具体步骤还包括：

[0087] S201、根据所述第一图像，确定第一图像的灰度值分布；

[0088] S202、根据所述第二图像，确定第二图像的灰度值分布。

[0089] 带膜组件上各种缺陷，如膜的损伤部分、组件的自有缺陷和组件的脏污均会在图像上呈现不同的灰度值，通过确定第一图像和第二图像的灰度值分布，能够快速、清晰地分析并确定各缺陷部分的特征图像，为后续图像的对比工作提供准确的数据及图形的基础，有效提高整体检测过程的效率和准确度。

[0090] 参见图5，一种确定待测带膜组件自有缺陷的方法流程图。

[0091] 可选地，所述对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷的具体步骤包括：

[0092] S401、根据所述第一图像的灰度值分布与所述第二图像的灰度值分布，确定所述第一图像与所述第二图像的各灰度区域的重合度值；

[0093] S402、判断所述重合度值是否为0；

[0094] S403、如果所述重合度值为0，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷；

[0095] S404、如果所述重合度值大于0，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且灰度区域相同处为自有缺陷区域。

[0096] 根据第一图像和第二图像的灰度值分布，能够明显确定具有相同灰度值的各灰度区域，将两个图像的各灰度区域进行逐一对比，能够找到边界形状相同的灰度区域。计算出两个图像的灰度区域的重合度值，例如，如果两个图像存在对应相同的一处灰度区域，则重合度值为1，存在两处如果该灰度区域存在两处灰度区域，则重合度值为2，以此类推；如果不存在该种灰度区域，则重合度值为0。只有当组件存在自有缺陷时，才会发生无论采用哪种特征光谱，均会出现灰度值变化区域的现象。因此，当存在重合度值大于0的情况，则证明出现了在第一特征光谱和第二特征光谱下两个图像的灰度区域均相同的情况，即，待测带膜组件存在自有缺陷，且灰度区域相同处为自有缺陷区域。本实施例提供的检测方法能够快速、准确的找到组件的自有缺陷区域，避免其他因素的干扰。

[0097] 参见图6，另一种确定待测带膜组件自有缺陷的方法流程图。

[0098] 可选地，所述对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷的具体步骤包括：

[0099] S405、根据所述第一图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第一图像子灰度值；

[0100] S406、根据所述第二图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第二图像子灰度值；

[0101] S407、遍历所述第一图像子灰度值和所述第二图像子灰度值，判断子灰度值是否相同；

[0102] S408、如果子灰度值相同，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且相同子灰度值对应的灰度值区域为自有缺陷区域；

[0103] S409、如果子灰度值不相同，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷。

[0104] 根据第一图像和第二图像的灰度值分布，能够准确获得各灰度值相同区域的灰度值，例如，第一图像中各灰度值相同的区域的灰度值分别定义为第一图像子灰度值A，第一图像子灰度值B，第一图像子灰度值C等；第二图像中各灰度值相同的区域的灰度值分别定义为第二图像子灰度值A，第二图像子灰度值B，第二图像子灰度值C等。根据具有同样灰度值的区域必然为同一种缺陷的原理，能够准确判断出两个图像中具有相同灰度值的同种缺陷区域。只有组件自有缺陷才能够在第一特征光谱和第二特征光谱下均表现出灰度值变化的区域，因此，两个图像中所具有的具有相同灰度值的灰度区域即为组件的自有缺陷处。因此，如果两个图像存在相同的子灰度值，则说明该待测带膜组件存在自有缺陷，且具有相同子灰度值的区域为自有缺陷区域；如果不存在相同的子灰度值，则待测带膜组件不存在自有缺陷。本实施例提供的检测方法能够准确判断出组件是否带有自有缺陷，有效避免其他因素的干扰。

[0105] 参见图7，一种带膜组件自有缺陷检测装置的结构示意图。

[0106] 本申请实施例还提供了一种带膜组件自有缺陷检测装置，所述装置包括：

[0107] 基准特征光谱获取单元1，用于获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；

[0108] 第一图像获取单元2，用于根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；

[0109] 第二图像获取单元3，用于根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；

[0110] 图像对比单元4，用于对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷。

[0111] 参见图8，一种基准特征光谱获取单元的具体结构示意图。

[0112] 可选地，所述基准特征光谱获取单元1包括：

[0113] 光谱响应曲线获取单元11，用于获取理想组件、带理想保护膜组件和带脏污组件的光谱响应曲线；

[0114] 第一特征光谱确定单元12，用于根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带理想保护膜组件的光谱响应曲线，确定令理想保护膜不成像的所述第一特征光谱；

[0115] 第二特征光谱确定单元13，用于根据所述理想组件的光谱响应曲线和所述带脏污组件的光谱响应曲线，确定令组件脏污不成像的所述第二特征光谱。

[0116] 参见图9，一种第一图像获取单元和第二图像获取单元的具体结构示意图。

[0117] 可选地，

[0118] 所述第一图像获取单元2包括：

[0119] 第一灰度值分布确定单元21，用于根据所述第一图像，确定第一图像的灰度值分布；

[0120] 所述第二图像获取单元3包括：

[0121] 第二灰度值分布确定单元31，用于根据所述第二图像，确定第二图像的灰度值分布。

[0122] 参见图10，一种图像对比单元的具体结构示意图。

[0123] 可选地，所述图像对比单元4包括：

[0124] 重合度值确定单元41，用于根据所述第一图像的灰度值分布与所述第二图像的灰度值分布，确定所述第一图像与所述第二图像的各灰度区域的重合度值；

[0125] 第一判断单元42，用于判断所述重合度值是否为0；

[0126] 如果所述重合度值为0，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷；

[0127] 如果所述重合度值大于0，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且灰度区域相同处为自有缺陷区域。

[0128] 参见图11，另一种图像对比单元的具体结构示意图。

[0129] 可选地，所述图像对比单元4包括：

[0130] 第一提取单元43，用于根据所述第一图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第一图像子灰度值；

[0131] 第二提取单元44，用于根据所述第二图像的灰度值分布，提取各相同灰度值区域的第二图像子灰度值；

[0132] 第二判断单元45，用于遍历所述第一图像子灰度值和所述第二图像子灰度值，判断子灰度值是否相同；

[0133] 如果子灰度值相同，则所述待测带膜组件存在自有缺陷，且相同子灰度值对应的灰度值区域为自有缺陷区域；

[0134] 如果子灰度值不相同，则所述待测带膜组件不存在自有缺陷。

[0135] 由以上技术方案可知，本申请提供了一种带膜组件自有缺陷检测方法，所述方法包括：获取基准特征光谱，所述基准特征光谱包括：带理想保护膜组件的第一特征光谱和带脏污组件的第二特征光谱；根据所述第一特征光谱，获取待测带膜组件的第一图像；根据所述第二特征光谱，获取待测带膜组件的第二图像；对比所述第一图像与所述第二图像，判断所述待测带膜组件是否存在自有缺陷。使用时，在批量检测带膜组件产品之前，首先，利用光谱仪分析确定各基准特征光谱，作为后续步骤的判断基准。令各待测带膜组件分别在第一特征光谱和第二特征光谱下成像，并且对比两次所得图像，判定两个图像均出现的缺陷为组件自有缺陷。本申请提供的缺陷检测方法和装置能够避免膜损伤和未洗净脏污对组件自有缺陷检测结果的影响，有效提高组件表面缺陷的检测准确度。

[0136] 值得注意的是，具体实现中，本发明还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本发明提供的用户身份的服务提供方法或用户注册方法的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：read-only memory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：random access memory，简称：RAM)等。

[0137] 本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

[0138] 本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

[0139] 应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。