偏光片外观缺陷成像仿真与检测

偏光片外观缺陷成像仿真与检测

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时间:2019-03-16

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1、分类号TP391学校代码10590UDC621.3密级公开深圳大学硕士学位论文偏光片外观缺陷成像仿真与检测贺健学位类别工程硕士专业学位专业名称机械工程学院(系、所)机电与控制工程学院指导教师邓元龙教授偏光片外观缺陷成像仿真与检测摘要偏光片是一种常用偏振光学元件,应用非常广泛,是液晶显示器的关键原材料之一。偏光片的外观缺陷对液晶面板质量有直接影响。人工检测劳动强度大,容易受到易疲劳、人眼分辨能力等主观因素影响,检测速度难以提高。因此,研究精度高、速度快的偏光片外观缺陷自动检测技术,对相关产业发展有重要的意义。针对偏光片内部细微透明缺陷,在普通照明条

2、件下难以成像、难以检测的问题,本文研究了基于机器视觉的外观缺陷自动检测技术。采用二元结构光照明,增强缺陷成像,提高对比度,从而大大简化后续图像处理算法,提高缺陷检测速度和准确度。具体研究工作包括:1、成像增强机理仿真研究首次提出了内部透明缺陷的微透镜模型,并建立了基于TracePro的缺陷成像仿真系统,研究缺陷成像增强的机理。研究发现,结构光照明可以将缺陷成像为“亮条纹中黑点”或“黑条纹中亮点”,对比度至少增大7.8倍;在条纹边缘处,缺陷成像增强效果最好,对比度增大到14.6倍。2、成像规律仿真研究仿真研究了像距、深度、折射率差值对缺陷成像的影响

3、。①缺陷随像距变化成像规律的仿真结果,与实验结果一致;②缺陷深度和像距对缺陷成像规律的影响基本类似,从而说明不同深度的缺陷对应的等效焦距不同;③缺陷深度越大,其最佳成像的像距值越小。这个结论可为估测缺陷深度提供一种新的方法;④仿真发现内部透明缺陷与相邻膜层的折射率差值为10-3量级。3、图像处理算法研究了四步模板差分法,即在一个条纹周期内分别对缺陷图像和模板图像扫描四次,对四步扫描图像分别差分,然后对四副差分图像相加,从而得到对比度很好的样品图像,再通过阈值分割和目标提取检测到缺陷。实测精度达到了99%,在普通PC机上检测速度达到9.5s/张。4

4、、检测系统设计I偏光片外观缺陷成像仿真与检测根据仿真结果构建了偏光片缺陷检测系统,检测系统主要包括结构光源、工业相机、工作台、遮光装置和计算机。并通过大量实验发现,本文构建的检测系统确实提高了缺陷成像对比度。关键词:缺陷检测;结构光照明;机器视觉;偏光片;模板差分法;TracePro仿真IISimulationanddetectionoftheAestheticdefectsofpolarizerAbstractAsausualpolarizingopticalcomponent,thepolarizerhasawiderangeofapplic

5、ations.ItisoneofthekeymaterialsoftheLCD(liquidcrystaldisplay).Theaestheticdefectsofpolarizerhaveastraightandseriousimpactonthequalityofliquidcrystalpanel.Visualinspectionbyhumansisofreallylargelaborintensity,andtheinspectionaccuracyisalsoapttobeinfluencedbythesubjectivefactso

6、finspectors,suchasthetirednessandtheresolutionabilityofindividualeyes.Furthermore,thespeedofmanualinspectionishardtoimprove.Hence,anautomatednon-destructivedetectiontechnologyforsuchdefectswithhighaccuracyandspeedishighlyimportantfortherelevantindustries.Someslightandtranspar

7、entdefectscanhardlyimagingandbecharacterizedunderconventionalillumination.Inordertoinspectthesespecialdefects,anewandautomatedinspectionmethodbasedonmachinevisionwasinvestigated,whichemployedthestructured-lightilluminationtoenhancethedefectsimaging.Sothesubsequentimageprocess

8、ingisstraightandsimplebecauseoftheenhancement.Thedetectionaccuracyan

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