包装自动化生产线在对产品进行包装前，要确保产品具有良好的外观。基于机器视觉的产品外观质量检查具有速度快、精度高、成本低、稳定性好等优点，已经广泛应用于包装自动化生产线上，如药品、酒瓶、水果、各类饮料等包装。
作为手机的主要部件之一，手机玻璃屏外观直接影响了手机的质量。手机玻璃结构主要以触摸屏为主，属超薄玻璃，厚度为0.4～1.0mm。手机玻璃屏是将原片玻璃经过高精密CNC玻璃开料机开片，然后经雕刻外形、内孔及倒角，经平磨（抛光）、硬化、超声清洗、真空镀膜、丝印、涂防指纹油、烘干、清洗、检测等一系列特殊加工工艺制造而成，任何一个工艺出现问题都会导致玻璃屏幕上出现缺陷。目前手表玻璃屏表面缺陷的检测主要依靠人工完成，准确率低、稳定性差，严重影响了手机玻璃屏包装自动化生产流程。
由此，有必要研究手机玻璃屏表面缺陷机器视觉的检测方法，以提高手机玻璃屏的质量和其包装自动化的效率。
缺陷种类及原因
手机玻璃屏表面缺陷主要有划伤、脏污、崩边、坑点等[1]，见图1。
1）划伤。主要是在开槽、倒边和平磨工艺中，由于磨头或者平磨设备操作不当，造成玻璃屏表面有一狭长的凹痕。
2）脏污。玻璃片在印刷时，有可能丝网漏墨不当，导致在玻璃片空白无需着墨的地方着上了一定面积的油墨。白片在丝网印刷时，空气中的灰尘颗粒落在了白片上，然后在落上灰尘颗粒的白片上印刷油墨，导致在玻璃屏白片和油墨之间夹杂着若干灰尘颗粒。
3）崩边。在开料、开槽、倒边和平磨工艺中，由于玻璃边缘受力不均，导致边缘有开裂和崩溃现象。
4）坑点。在开料、开槽、倒边和平磨工艺中，由于雕刻机头、磨头等操作不当，导致在玻璃屏表面上出现面积较小、有一定深度的凹坑。在这些缺陷中，划伤和脏污是主要缺陷，出现概率为70%左右，崩边和坑点是次要缺陷，出现概率约为30%。
图一基于差影法的缺陷判断
差影法常用在产品表面缺陷的检测，即从待测图像中减去无缺陷的模板图像得到残差图像，缺陷在残差图像中就可凸显出来。差影法的关键是如何构建模板图像。3.1模板生成模板是决定缺陷检测准确与否的关键因素之一。
目前有2种方法来构建模板图像：
静态法选择，在检测玻璃缺陷的过程中，选择某一固定的无缺陷图像作为标准图像同缺陷图像进行差分运算，由于选择的标准图像与缺陷图像在时间上没有连续性，很容易受到不同时刻玻璃透光性、光照条件、设备运行状态的影响，给缺陷分割带来不确定性；
动态法选择，即用缺陷图像的前一幅无缺陷图像作为模板图像，这种方法需要实时地对无缺陷图像进行检测、存储，因此处理速度相对较慢。考虑到2种方法存在的问题，文中提出采用统计平均法来确定模板图像。在同一批图像缺陷检测时，采用不同时间段的无缺陷图像的平均值作为模板图像。
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