基于B樣條曲面擬合和Snake模型的Mura缺陷檢測方法研究.pdf

1、Mura缺陷是廣泛存在于TFT-LCD上最難檢測的一類顯示缺陷,具有低對比度、無清晰邊緣、亮度不均勻等特性。當前,國內(nèi)外主要TFT-LCD廠商仍采取人工視覺檢測的方式檢測該類缺陷,無法滿足平板顯示產(chǎn)業(yè)高度自動化、標準化的要求,迫切需要快速準確的Mura缺陷機器檢測方法。
　　基于當前Mura缺陷機器檢測現(xiàn)狀,提出一種快速準確的Mura缺陷自動檢測方法。該檢測方法分為三大部分:圖像預處理、背景抑制和缺陷分割。在圖像預處理部分,針對T

2、FT-LCD區(qū)域外背景干擾、TFT-LCD區(qū)域發(fā)生傾斜和幾何形變等問題,采用Hough變換求取傾斜角并使用旋轉(zhuǎn)公式矯正,通過Harris角點檢測提取區(qū)域角點并將其完整無損地提取出來。此后,通過Butterworth低通濾波器對感興趣區(qū)域進行濾波。在背景抑制部分,針對圖像的整體亮度不均勻、背景復雜等問題,在傳統(tǒng)最小二乘雙三次B樣條曲面擬合的基礎(chǔ)上,提出增添了光順項的改進背景抑制方法,解決傳統(tǒng)B樣條曲面擬合由于擬合精度過高而導致的Mura缺

3、陷被削弱的問題。為提高擬合速度,通過乘積型原理對雙三次B樣條曲面函數(shù)分步求解,并采用數(shù)據(jù)壓縮和分塊擬合的方法進一步提高算法效率。在缺陷分割部分,提出改進的Snake模型進行缺陷分割。為了解決Mura缺陷的形狀和數(shù)量不定的分割難題,采用自適應的初始曲線,并引入水平集函數(shù)以分割數(shù)目不定的Mura區(qū)域。為提升算法性能,根據(jù)零水平線二值曲線的長度設(shè)置終止條件以減少迭代次數(shù),并采用AOS格式對Snake模型進行求解,從而實現(xiàn)了Mura缺陷的準確快