一种LTPS/IGZO玻璃基板破洞快速检测方法技术

技术编号:14124183 阅读:93 留言:0更新日期:2016-12-09 11:18
本发明专利技术涉及一种LTPS/IGZO玻璃基板破洞快速检测方法,其技术特点主要包括以下步骤:通过大容量高速并行数字图像采集技术采集LTPS/IGZO玻璃基板图像;图像预处理:包括图像的光学畸变处理、系统震动处理、图像动态对位、二值化处理;对采集到的图片进行感兴趣区域分割;图像匹配:通过建立一个标准模板匹配对分割处理之后的图像进行快速的匹配,从而可以判断出采集到的图像和标准图像之间的差值;缺陷判定。本发明专利技术能够快速的对大小为1G的大容量LTPS/IGZO玻璃基板图像的破洞缺陷进行快速检测,缺陷检出率高,计算耗时低,对大容量高像素图片处理速度快,性能可靠。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种玻璃基板缺陷检测领域,更具体的,涉及到一种LTPS/IGZO玻璃基板破洞缺陷的检测方法。
技术介绍
近年来,以iPhone/iPad为代表的高分辨显示产品发展迅速,使得平板显示产业正逐渐朝着屏幕分辨率高精细化、低耗电量化、柔性化方向发展。相较于传统的TFT-LCD面板,LTPS/IGZO面板上像素线宽更小、电路更精密,这不但对工艺的可靠性和稳定性提出了新的要求,而且需要借助更快速,更高分辨率摄像头来采集图像,因此也对产品的缺陷检测的检测速度也越来越快,产品检出率也越来越高。破洞是LTPS/IGZO玻璃基板中比较常见的缺陷,而且形成的像素级别可达到亚像素级,这给在大容量高速高性能的LTPS/IGZO玻璃基板缺陷检测中带来了检测精度和检测效率等方面的困难。目前,大多数厂家对LTPS/IGZO玻璃基板的缺陷检测采用人工肉眼来检测,这种方法检测速度比较慢,而且存在观察的主观性,受影响比较大。比如,已公开的成果“基于Gabor滤波与C-V模型分割的LCD Mura缺陷机器视觉检测方法”(卢小鹏,李辉,李坤,专利申请号:CN201310405735),“基于B样条曲面拟合的TFT-LCDMura缺陷机器视觉检测方法”(李坤,李辉,卢小鹏,专利申请号:CN201310405884),“一种LCD异物缺陷检测方法”(杨育彬,高阳,赵九洋,专利申请号:CN201310379001),所针对的检测对象均为传统的LCD面板缺陷,对于分辨率更高,信息容量更大,处理速度要求更高的LTPS/IGZO玻璃基板的缺陷检测的处理效率比较差,处理过程也相对的比较繁琐,不利于在高速高性能的LTPS/IGZO玻璃基板中的缺陷检测。
技术实现思路
针对现有技术中对大容量高速高性能中LTPS/IGZO玻璃基板缺陷检测中检测耗时长,效率低,受主观影响性大等问题,本专利技术提出一种针对LTPS/IGZO玻璃基板破洞的快速检测方法,从而快速的自动判断出LTPS/IGZO是否存在缺陷。本专利技术公开的LTPS/IGZO玻璃基板破洞缺陷快速模板匹配检测方法,包含以下步骤:步骤1,图像预处理。由于受到机械振动,拍摄角度,光学畸变等的影响,需要对采集到的图像进行光学畸变处理、系统震动处理、图像动态对位、样品平面校正等操作;步骤2,感兴趣区域分割,使用窗口切割法对预处理之后的图像进行区域分割。由于输入的LPTS/IGZO玻璃基板图像是一个大容量周期性复杂图像,需要将之分割成小规模的,单一型图像,为之后的快速检测提供图像来源,降低匹配时的计算复杂度,达到快速检测的目的。步骤3,图像匹配,建立标准模板,对分割图像和所建立的标准模板进行对比,并在一定的图像误差允许范围内对图像进行判定,减少由于图像分割误差和拍摄角度不同所带来的匹配误差,提高配准率。步骤4,缺陷判定,使用建立的标准模板对分割之后的图像进行差异比较,去除分割图像的背景,保留下破洞缺陷部分,再通过腐蚀低连通区域,去除噪声影响,膨胀高连通区域,凸显破洞边界,再使用canny算子提取破洞边沿,计算出破洞面积,从而判断是否存在破洞。进一步的,所述步骤1中,所述采集到的图像为大容量RGB图像,则进行光学畸变校正、系统震动处理、二值化的处理操作进一步的,所述步骤2中,对感兴趣区域分割,包含以下步骤:步骤2.1,设置需要分割的模板固定大小为分割窗口大小,窗口大小为D;步骤2.2,以步长为D,在水平方向和垂直方向上移动分割窗口,则对于大小为Im=M×N的输入图像,水平方向移动次数为(M-Row(D))/Row(D),垂直方向上移动步长为(N-Column(D))/Column(D)。进一步的,所述步骤3中,图像匹配包含以下步骤:步骤3.1,采集n张无缺陷、完好的LTPS/IGZO玻璃基板的分割图像;步骤3.2,计算标准模板: ϵ ( x , y ) = 1 n Σ i = 1 n f i ( x , y ) ]]>其中fi(x,y)为输入的二维图像,ε(x,y)为输出图像值;步骤3.3,计算标准模板的容差: σ 2 = 1 n Σ i = 1 n ( f i ( x , y ) - ϵ ( x , y ) ) 2 ; ]]>步骤3.4,计算用于检测的参考模板:I(x,y)=ε(x,y)±σ;步骤3.5,将分割后的输入图片和所建立的参考模板进行粗匹配:EI(x,y)=DI(x,y)-I(x,y);输出图像EI(x,y)为原始图像DI(x,y)减去背景,即减去建立的参考模板I(x,y)之后的粗匹配二值图像,其中,所述原始图像DI(x,y)也为输入的分割图像的二值图像。进一步的,步骤4中,缺陷判定包含以下步骤:步骤4.1,在获得的粗匹配图像之后,需要对输出图像进行低连通区域进行腐蚀,之后再进行膨胀操作,只保留缺陷的高连通区域: R I ( x , y ) = ( E I ( x , y ) ⊗ B ) ⊕ B ]]>其中RI(x,y)是腐蚀膨胀之后输出的二值图像,表示图像腐蚀操作,表示图像的膨胀操作,B是用来腐蚀膨胀的结构元素,图像经过腐蚀之后会去除图像中低连通区域的像素,在经过膨胀之后会突出显示出高连通区域的缺陷边沿,有助于缺陷边沿的提取。步骤4.2,使用canny算子提取缺陷边沿,从而检测出缺陷所在位置和大小。本专利技术提出一种LTPS/IGZO玻璃基板中的破洞缺陷快速检测方法,对采集到的大容量图像进行图像预处理之后,将图像分割为大量的重复周期图像,再将每一个分割的图像和建立的标准模板进行模板比对,从而快速判断出采集到的图像区域内是否存在缺陷,此方法在LTPS/IGZO玻璃基板缺陷检测中能够实现快速的进行缺陷检测,缺陷检本文档来自技高网
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一种<a href="http://www.xjishu.com/zhuanli/52/201610635299.html" title="一种LTPS/IGZO玻璃基板破洞快速检测方法原文来自X技术">LTPS/IGZO玻璃基板破洞快速检测方法</a>

【技术保护点】
一种LTPS/IGZO玻璃基板破洞缺陷快速模板匹配检测方法,其特征在于,所述方法包含以下步骤:步骤1,图像预处理;对采集到的图像进行光学畸变处理、系统震动处理、图像动态对位、样品平面校正;步骤2,感兴趣区域分割;使用窗口切割法对预处理之后的图像进行区域分割,将输入的LPTS/IGZO玻璃基板图像分割成小规模的、单一型图像,为快速检测提供图像来源,降低匹配时的计算复杂度,达到快速检测;步骤3,图像匹配;建立标准模板,对分割图像和所述建立标准模板进行对比,并在一定的图像误差允许范围内对图像进行判定,减少由于图像分割误差和拍摄角度不同所带来的匹配误差,提高配准率;步骤4,缺陷判定;使用建立的标准模板对分割之后的图像进行差异比较,去除分割图像的背景,保留下破洞缺陷部分,再通过腐蚀低连通区域,去除噪声影响,膨胀高连通区域,凸显破洞边界,再使用canny算子提取破洞边沿,计算出破洞面积,从而判断是否存在破洞。

【技术特征摘要】
1.一种LTPS/IGZO玻璃基板破洞缺陷快速模板匹配检测方法,其特征在于,所述方法包含以下步骤:步骤1,图像预处理;对采集到的图像进行光学畸变处理、系统震动处理、图像动态对位、样品平面校正;步骤2,感兴趣区域分割;使用窗口切割法对预处理之后的图像进行区域分割,将输入的LPTS/IGZO玻璃基板图像分割成小规模的、单一型图像,为快速检测提供图像来源,降低匹配时的计算复杂度,达到快速检测;步骤3,图像匹配;建立标准模板,对分割图像和所述建立标准模板进行对比,并在一定的图像误差允许范围内对图像进行判定,减少由于图像分割误差和拍摄角度不同所带来的匹配误差,提高配准率;步骤4,缺陷判定;使用建立的标准模板对分割之后的图像进行差异比较,去除分割图像的背景,保留下破洞缺陷部分,再通过腐蚀低连通区域,去除噪声影响,膨胀高连通区域,凸显破洞边界,再使用canny算子提取破洞边沿,计算出破洞面积,从而判断是否存在破洞。2.根据权利要求1所述的LTPS/IGZO玻璃基板破洞缺陷快速模板匹配检测方法,其特征在于,在所述步骤1中,所述采集到的图像为大容量RGB图像,则进行光学畸变校正、系统震动处理、二值化的处理操作。3.根据权利要求1所述的LTPS/IGZO玻璃基板破洞缺陷快速模板匹配检测方法,其特征在于,所述步骤2中,包含以下步骤:步骤2.1,设置需要分割的模板固定大小为分割窗口大小,窗口大小为D;步骤2.2,以步长为D,在水平方向和垂直方向上移动分割窗口,则对于大小为Im=M×N的输入图像,水平方向移动次数为(M-Row(D))/Row(D),垂直方向上移动步长为(N-Column(D))/Column(D)。4.根据权利要求1所述的LTPS/IGZO玻璃基板破洞缺陷快速模板匹配检测方法,其特征在于,所述步骤3中,包含以下步骤:步骤3.1,采集n张无缺陷、完好的LTPS/IGZO玻璃基板的分割图像;步骤3.2,计算标准模板: ϵ ( x , y ) = 1 n Σ i = 1 n f i ( x , y ) ]]>其中fi(x,y)为输入...

【专利技术属性】
技术研发人员:程良伦林嘉华王涛
申请(专利权)人:广东工业大学
类型:发明
国别省市:广东;44

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