针对曲面玻璃表面缺陷成像难、识别准确率低等问题,提出一种基于YOLOv4的曲面玻璃表面缺陷检测方法。根据光源的方向确定平面与曲面的光学特性,采用明场背面漫射照明的方式来获得图像信息,确立打光方案后获取不同表面的缺陷图片。使用改进K-means聚类算法,采用交并比函数确定锚框的量度,解决原锚框大小不适用于玻璃缺陷小目标检测问题。将所提方法与缺陷检测主流算法对比验证。结果表明:所提改进的YOLOv4方法均值平均精度(mAP)可以达到80.14%,与Faster RCNN以及YOLOv3算法相比,mAP分别提升了8.29%和16.11%,并且有更好的鲁棒性和检测效果。

为解决曲面显示屏生产过程中曲面玻璃盖板与软性材料贴合的难题,有别于传统的丝印工艺和新兴的黄光蚀刻工艺,提出辊轮滚动贴合工艺,并基于此工艺设计了一款面向曲面显示屏的玻璃盖板贴合装备。为使该装备能达到性能指标需求,重点研究3项关键技术,即CCD视觉自动定位技术、轨迹跟随控制技术和自动控制技术,并对每项技术做详细分析。多款产品试验结果表明:所设计的曲面玻璃盖板贴合装备生产节拍每14.9 s/片,贴合精度在0.05 mm左右(与玻璃盖板形状和大小有关),良品率在97%以上。