机器视觉在TFT-LCD暗画面缺陷检测中的应用.pdf

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1、第!"卷!第!期光!学!仪!器5678!"!/68!#$%&年'月()*+,-.+/0*1234/*09:;='!$##$%&$$!>$$%%>$=机器视觉在*^*.,Z暗画面缺陷检测中的应用顾!杰!肖!辽!马军山#上海理工大学光电信息与计算机工程学院!上海!#$$$"!$摘要!针对目前*^*.,Z缺陷检测普遍采用的人工视觉检测方法!介绍了一种基于机器视觉的检测系统"运用阈值迭代算法实现了对*^*.,Z暗画面下缺陷图像的分割和检测!利用3+.图像处理软件实现了对缺陷的自动检测"实验结果表明!该系统能够准确地实现暗画面下可见缺陷

2、的自动检测功能"关键词!*^*.,Z#机器视觉#暗画面中图分类号!*)#%#8%!文献标志码!-!!"#"%$8!"'"$D8BFF;8%$$=>='!$8#$%&8$!8$$!8334#+*,#".")0*+6#.(-#1#".#.!()(+,!(,(+,#".")>;>H$IB!*'D3#+,&'(P29B47

3、,JB;A$821,'*+,"-B@.,ZK

4、T.,Z'@AGJB;

5、很长的一段时间依然还会是手机屏幕的主流&缺陷检测与*^*.,Z的生产密不可分!也是*^*.,Z质量控制的重要手段&随着.,Z向大尺寸(轻薄化(低功耗(高分辨率的方向发展!玻璃基板及相关光学组件的尺寸逐渐增大!厚度日益减小!致使液晶显示屏产生各种显示缺陷的几率大大增加&与此同时!目前液晶面板行业的绝大多数生产制造商收稿日期!#$%'>$">#?作者简介!顾!杰#%"L"%$!男!硕士研究生!主要从事光学检测方面的研究&4>@AB7"H:DB@AB7

6、"D:;FJA;@A!%'!8G6@!/!%!#/光!学!仪!器第!"卷!)#*在缺陷检测环节仍然采用传统的人工视觉检测#O5+$方法!但该方法易受检测人员主观因素及外界环境影响!很难保证产品质量!检测效率也极为低下&因此!研究快速(不受外界环境干扰(符合人眼判断标准的自动机器视觉缺陷检测方法成为液晶显示技术发展的迫切要求&:!>;>$IB缺陷成因及缺陷分类)!**^*.,Z的生产过程非常复杂!包括近百道工序!几乎所有的生产过程都是在严格控制的环境中进行的!但还是会引入粉尘(颗粒等异物或者由于操作不当等因素造成某些电路的断路或短路等!使得生产的*^*.,Z出现缺

7、陷&)?**^*.,Z的显示缺陷种类繁多!主要可以分为"#%$根据缺陷产生的原因!可以分为电气缺陷和非电气缺陷!例如!由于显示屏内部电路的短路(断路造成的缺陷为电气缺陷!而由于划伤(异物等引起的)=*)'*缺陷为非电气缺陷&##$根据缺陷的尺寸!可以分为宏观缺陷和微观缺陷&#!$根据缺陷的形状!又可以将其分为点缺陷#像素缺陷$(线缺陷和面缺陷&在这些缺陷中!点缺陷表现为一个像素大小的亮点或暗点!线缺陷为一条或多条像素宽度的亮线或暗线!而对于气泡(异物(脏污等属于面缺陷&目前.,Z生产商一般只允许一定数量(一定大小以内的不聚集在一起的点缺陷!其它的缺陷必须在出厂前

8、严格检测&?!缺陷检测系