顧杰+肖遼+馬軍山

摘要： 針對目前TFTLCD缺陷檢測普遍采用的人工視覺檢測方法，介紹了一種基于機器視覺的檢測系統(tǒng)。運用閾值迭代算法實現(xiàn)了對TFTLCD暗畫面下缺陷圖像的分割和檢測，利用MIL圖像處理軟件實現(xiàn)了對缺陷的自動檢測。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地實現(xiàn)暗畫面下可見缺陷的自動檢測功能。

關(guān)鍵詞： TFTLCD； 機器視覺； 暗畫面

中圖分類號： TP 212.1 文獻標(biāo)志碼： A doi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2017.03.003

Application of machine vision in defect detection of TFT-LCD dark picture

GU Jie， XIAO Liao， MA Junshan

（School of Optical-Electrical and Computer Engineering， Unversity of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093， China）

Abstract： Aimed at TFT-LCD defect detection by human visual inspection method of this paper introduces a detection system based on machine vision.The dark pictures is segmented and detected by threshold iterative algorithm.The automatic detection of the defect is realized by MIL image processing software.The experimental results show that the system can realize the automatic detection of visible defects in the dark pictures accurately.

Keywords： TFT-LCD； machine vision； dark pictures

引 言

隨著智能手機銷量的不斷升高，手機廠商對手機屏幕的需求也逐年增加。目前，除了韓國三星電子等少數(shù)廠家采用的是有機發(fā)光二極管OLED屏幕以外，薄膜晶體管液晶顯示屏TFTLCD[1]仍然是目前手機屏幕的主流。TFTLCD具有低功耗、高亮度、高對比度、高響應(yīng)速度以及輕薄易用等優(yōu)點，在未來很長的一段時間依然還會是手機屏幕的主流。

缺陷檢測與 TFTLCD 的生產(chǎn)密不可分，也是TFTLCD質(zhì)量控制的重要手段。隨著LCD向大尺寸、輕薄化、低功耗、高分辨率的方向發(fā)展，玻璃基板及相關(guān)光學(xué)組件的尺寸逐漸增大，厚度日益減小，致使液晶顯示屏產(chǎn)生各種顯示缺陷的幾率大大增加。與此同時，目前液晶面板行業(yè)的絕大多數(shù)生產(chǎn)制造商在缺陷檢測環(huán)節(jié)仍然采用傳統(tǒng)的人工視覺檢測（HVI）[2]方法，但該方法易受檢測人員主觀因素及外界環(huán)境影響，很難保證產(chǎn)品質(zhì)量，檢測效率也極為低下。因此，研究快速、不受外界環(huán)境干擾、符合人眼判斷標(biāo)準(zhǔn)的自動機器視覺缺陷檢測方法成為液晶顯示技術(shù)發(fā)展的迫切要求。

1 TFTLCD缺陷成因及缺陷分類

TFTLCD的生產(chǎn)過程非常復(fù)雜，包括近百道工序[3]，幾乎所有的生產(chǎn)過程都是在嚴(yán)格控制的環(huán)境中進行的，但還是會引入粉塵、顆粒等異物或者由于操作不當(dāng)?shù)纫蛩卦斐赡承╇娐返臄嗦坊蚨搪返?，使得生產(chǎn)的TFTLCD出現(xiàn)缺陷。

TFTLCD的顯示缺陷種類繁多，主要可以分為：（1） 根據(jù)缺陷產(chǎn)生的原因，可以分為電氣缺陷[4]和非電氣缺陷，例如，由于顯示屏內(nèi)部電路的短路、斷路造成的缺陷為電氣缺陷，而由于劃傷、異物等引起的缺陷為非電氣缺陷[5]。（2） 根據(jù)缺陷的尺寸，可以分為宏觀缺陷和微觀缺陷[6]。（3） 根據(jù)缺陷的形狀，又可以將其分為點缺陷（像素缺陷）、線缺陷和面缺陷。 在這些缺陷中，點缺陷表現(xiàn)為一個像素大小的亮點或暗點，線缺陷為一條或多條像素寬度的亮線或暗線，而對于氣泡、異物、臟污等屬于面缺陷。目前LCD生產(chǎn)商一般只允許一定數(shù)量、一定大小以內(nèi)的不聚集在一起的點缺陷，其它的缺陷必須在出廠前嚴(yán)格檢測。

2 缺陷檢測系統(tǒng)構(gòu)成及實驗條件

2.1 TFTLCD屏缺陷檢測機器視覺系統(tǒng)構(gòu)成

TFTLCD屏缺陷檢測機器視覺系統(tǒng)可實現(xiàn)對屏幕缺陷的自動檢測。由于不同的缺陷在TFTLCD屏幕顯示不同畫面時表現(xiàn)形式是不一樣的，就比如紅點漏光[7]類缺陷不可能在LCD顯示紅畫面下顯示出來，也就不能夠通過機器視覺系統(tǒng)檢測出來。所以，機器視覺系統(tǒng)需要在LCD顯示不同的畫面時分別檢測不同的缺陷，這就需要機器視覺系統(tǒng)的算法能夠覆蓋所有的LCD顯示畫面。一般情況下，機器視覺系統(tǒng)需要檢測TFTLCD屏幕的顯示畫面包括：暗畫面（液晶分子未發(fā)生偏轉(zhuǎn)[8]，但背光發(fā)光，所以表現(xiàn)為暗畫面）、純白畫面、R、G、B等。本實驗所采用的算法主要是針對暗畫面下的缺陷檢測開發(fā)的。

一般地，TFTLCD 屏缺陷檢測機器視覺系統(tǒng)[9]由TFTLCD驅(qū)動器、TFTLCD 屏樣本、高分辨率相機、鏡頭、PC機和圖像采集卡組成。首先由 TFTLCD驅(qū)動器輸出信號驅(qū)動 TFTLCD 屏顯示特定畫面（R、G、B[10]、White、Gray、暗畫面等），然后利用高分辨率相機在暗室中從TFTLCD屏垂直正上方采集圖像，最后將采集到的圖像信號經(jīng)圖像采集卡交由工控機處理。在工控機上，利用圖像處理軟件經(jīng)不同的算法處理最后得出檢測結(jié)果，從而實現(xiàn) TFTLCD 屏缺陷的自動檢測。

2.2 實驗條件

本實驗采用的是目前市場上最高分辨率的7 100萬（10 000×7 096）像素的工業(yè)相機，型號為Vieworks 71 MP，靶面大小為31 mm×22 mm，鏡頭放大倍率為0.2×，F(xiàn)數(shù)為3.3，視場大小為155 mm×110 mm，可兼容目前市場上的7 in（1 in=25.4 mm）以內(nèi)的顯示屏。實驗樣品為目前市場上主流的5.5 inFHD（1 920×1 080分辨率）TFTLCD屏。缺陷檢測需要在不同的畫面（R、G、B、White、Gray、暗畫面等）下切換進行，本實驗只針對暗畫面下的缺陷檢測。圖1為實驗采集的圖片及部分放大后的圖片，其中（a）為源圖片，（b）為局部放大后的圖片。

3 圖像處理

3.1 算法

閾值分割是圖像處理中最常用的圖像分割方法，它可以將目標(biāo)圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域。閾值分割就是簡單地用一個或幾個閾值將圖像的灰度直方圖分成幾個類，認為圖像中灰度值在同一個灰度類內(nèi)的像素屬于同一個物體。閾值分割法主要有兩個步驟：（1） 確定進行正確分割的閾值；（2） 將圖像的所有像素的灰度級與閾值進行比較，以進行區(qū)域劃分，達到目標(biāo)與背景分離的目的。在這過程中，正確確定閾值是關(guān)鍵，只要能確定一個合適的閾值就可以完成圖像的準(zhǔn)確分割，其基本原理的數(shù)學(xué)模型為：

式中：f（i，j）為閾值判斷函數(shù)，（i，j）為圖片中各像素的位置坐標(biāo)；T為閾值；g（i，j）為二值化函數(shù)，物體的目標(biāo)圖像元素g（i，j）=1，背景的圖像元素g（i，j）=0。

閾值分割法的結(jié)果在很大的程度上依賴于對閾值的選擇。對于LCD屏幕缺陷檢測來說，即使是同一批屏幕，屏幕亮度本身及缺陷本身的大小及亮度都有很大的不確定性，所以無法給出一個確定的閾值來檢測屏幕中的缺陷，也就是說用單一閾值的方法進行缺陷分割是行不通的。

迭代閾值法[11]是在傳統(tǒng)的閾值分割方法基礎(chǔ)上建立起來的一種可以實現(xiàn)自動選取閾值的方法。迭代閾值法是基于逼近的思想，其步驟如下：

求出圖像的最大灰度值和最小灰度值，分別記為Zmax和Zmin，令初始閾值

根據(jù)閾值Tk（k為迭代次數(shù)）將圖像分割為前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值Z0和Zb；

求出新閾值

若Tk=Tk+1，則所得即為閾值，否則轉(zhuǎn)到第（2）步，重新進行迭代計算。

3.2 算法流程

根據(jù)以上理論建立了算法流程：

3.3 圖像處理

本實驗系統(tǒng)采用基于win7 64 bit架構(gòu)的工控機為軟件開發(fā)平臺，以visual studio 2010為集成開發(fā)環(huán)境，采用Matrox的MIL（Matrox Imaging Library）作為機器視覺和圖像處理核心軟件。Matrox Graphics Inc.（邁創(chuàng)圖形技術(shù)）擁有20多年制造圖形芯片及圖形卡的經(jīng)驗，在圖像處理方面處在行業(yè)絕對領(lǐng)先水平，Matrox公司推出的一整套方案可以直接控制Matrox的圖像采集卡，控制相機采集圖片、獲取圖片并直接通過MIL進行圖像處理。本算法通過MIL編譯，實現(xiàn)了對圖像的自動采集、緩存到buffer、存儲到硬盤的圖像自動處理流程。

3.4 結(jié)果分析

實際的部分檢測結(jié)果如圖3所示，其中（a）、（c）、（e）為在原圖像中截取的部分缺陷放大圖片，（b）、（d）、（f）為實際處理結(jié)果。從結(jié)果可以看出，該算法可以很好地還原缺陷形貌，對不同形狀、不同灰度的缺陷也都有著比較明顯的效果。

本實驗使用了16片TFTLCD 樣品，其中 11片在暗畫面下有亮點或cell漏光缺陷，另外4片無缺陷。檢測結(jié)果顯示，本實驗方法可有效正確地分辨出暗畫面下TFTLCD 樣品中的良品與不良品。

4 結(jié) 論

隨著人們對TFTLCD顯示屏的需求不斷增多及對產(chǎn)品品質(zhì)的不斷提高，傳統(tǒng)的人眼檢測方法（HVI）已不能滿足檢測效率和精度的要求。本文利用TFTLCD機器視覺檢測系統(tǒng)，提出了一種TFTLCD 屏在暗畫面下的缺陷檢測方法，并用MIL軟件驗證了該方法的可行性及準(zhǔn)確性，實現(xiàn)了機器視覺檢測系統(tǒng)的自動檢測，為將來的TFTLCD機器視覺全自動檢測系統(tǒng)研制提供了參考。

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