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文檔簡介
1、薄膜晶體管液晶顯示器(TFT-LCD)的生產(chǎn)過程包括近百道工序。盡管其液晶屏的大部分工序是在無塵室中完成的,還是不可避免地表現(xiàn)出一些視覺缺陷。mura缺陷是一種最為常見的面缺陷。mura一詞來源于日語,原意為臟污或斑痕,現(xiàn)已被顯示器行業(yè)普遍接受,專門用來表示一類對比度低、亮度不均勻、面積大于一個像素的面缺陷。在所有的視覺缺陷中,mura是最為復雜同時也是最難檢測的一類,其原因主要在于:1)由于 mura缺陷一般要從傾斜的視角進行觀察才可
2、以發(fā)現(xiàn),此時,整個屏幕的亮度呈現(xiàn)出很大的不均勻性,而 mura缺陷的對比度又很低,并且沒有一個清晰的邊緣,因此實現(xiàn) mura圖像的有效分割十分困難;2)mura缺陷的判斷不僅僅受到缺陷自身客觀特性的影響,還要受到觀察者視覺心理因素的影響,利用傳統(tǒng)的僅考慮對比度和面積兩個特征參數(shù)的判別標準無法得到滿意的的檢測效果;3)mura缺陷本身和它的判別標準都具有很強的模糊性,采用基于經(jīng)典集合理論的傳統(tǒng)模式識別方法無法得到與人類觀察者相一致的檢測結
3、果。因此,實現(xiàn) TFT-LCD屏 mura缺陷自動化檢測的重點就是要解決復雜背景下的mura圖像分割、符合 mura缺陷特點的特征參數(shù)提取和能夠模仿人類進行推理、決策的模式識別技術。為此本文提出了一種新的用于 TFT-LCD屏mura缺陷檢測的“Murafpr”算法。
針對mura缺陷的特點,本文提出了一種基于多項式曲面擬合的mura缺陷圖像分割技術。這種方法中,首先假設圖像中每個像素的灰度值都是該像素二維坐標的函數(shù),而所有像
4、素的灰度值及其二維坐標構成了分布在矩形格點上的空間數(shù)據(jù)點的集合。接下來采用二元多項式對這些空間數(shù)據(jù)點進行曲面擬合,即求一個近似通過給定數(shù)據(jù)點、能反映數(shù)據(jù)點的基本趨勢的多項式曲面。進行 mura缺陷檢測時,TFT-LCD屏顯示為單一的灰度圖面,盡管由于視角的原因呈現(xiàn)出很大的不均勻性,但基本上還是連續(xù)變化的。當某個區(qū)域內包含 mura缺陷時,該區(qū)域內像素的灰度值會發(fā)生突變。但由于 mura缺陷的面積都比較小,不會改變整個液晶屏灰度的總體變化
5、趨勢。因此,擬合曲面可以作為被測 TFT-LCD屏去除了mura缺陷的背景模型。相對于該背景模型,被測 TFT-LCD屏圖像中沒有缺陷的區(qū)域擬合誤差很小,能滿足擬合精度的要求,而 mura缺陷所在的區(qū)域與背景模型的擬合誤差則很大,超過了擬合精度的要求。所以,利用該背景模型,采用背景減除的方法就可以將那些擬合精度超過一定閾值的像素作為mura缺陷的疑似目標與背景分割開來。
在提取缺陷特征時,由于點缺陷和線缺陷具有規(guī)則的形狀和很高
6、的對比度,因此容易識別,可以選擇目標區(qū)域的面積、對比度和位置作為特征參數(shù)。然而,mura缺陷比點缺陷和線缺陷復雜得多,一般表現(xiàn)為對比度差、亮度不均勻、邊緣模糊的區(qū)域。傳統(tǒng)的檢測算法通常僅僅考慮極少的幾個特征,例如對比度和面積,這與人類的視覺心理不相符。因此,本文根據(jù)專家經(jīng)驗,從視覺心理學出發(fā),選擇了面積、對比度、位置、邊緣、形狀和灰度均勻性作為mura缺陷的特征參數(shù)。
為了識別 mura缺陷,本文采用基于模糊集理論和模糊邏輯的
7、模糊模式識別技術。該方法模比傳統(tǒng)的模式識別方法更加接近人的思維和推理方式。模糊理論提供了一個比較恰當?shù)目蚣軄肀硎救说牟痪_概念和推理方式。當把模糊理論引用到模式識別領域時,作為判斷標準的“真”或“假”就變成了相對的概念。建立一個這樣的識別系統(tǒng)可以幫助我們在面對模糊信息時采取精確的動作。TFT-LCD屏的視覺缺陷,特別是mura,恰恰具有這種模糊性和不精確性。這樣一方面可以在缺陷檢測過程中充分地利用到專家的經(jīng)驗和知識,并將其以模糊規(guī)則的形
8、式保存下來,易于理解和維護;另一方面又避免了精確的數(shù)學模型。采用模糊模式識別技術可以使系統(tǒng)模仿人類對mura這一模糊對象進行識別和分類。
在研究過程中,本文結合 mura缺陷檢測研究中提出的的理論,設計了基于機器視覺的TFT-LCD屏 mura缺陷自動檢測實驗系統(tǒng),完成了相應的軟硬件設計。在實驗室條件下,利用人工設定“偽缺陷”和“真實缺陷”實驗樣本進行了實驗檢測。實驗結果顯示,本文提出的基于機器視覺的TFT-LCD屏 mura
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