The invention discloses a defect classification method and device for the L0 picture in the AOI detection. The process is: defect detection L0 screen on the panel, determine all the defects of surface dust brightness; filtering of brightness defects detected; brightness defect detection switch to screen one by one complex sentence, when the panel defect location that is bright light foreign body defect, that is the highlight of opaque defects, the the picture is only bright backlight detection without any voltage signal screen. By adding a detection screen to defect detection, the invention can accurately classify the bright and bright spots of foreign objects. The method is simple and effective, and has strong implementation. It effectively improves the performance of AOI detection system, and has the characteristics of easy implementation, low cost and high practicability.
【技术实现步骤摘要】
一种AOI检测中L0画面的缺陷分类方法及装置
本专利技术属于面板缺陷检测
,具体涉及一种AOI检测中L0画面的缺陷分类方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着LCD面板检测行业的发展,厂商对于面板检测的要求越来越高,对于不同的类型的缺陷有着不同的判等降级规格。AOI(自动光学检测)设备为了能够正确的对面板进行降等输出,需要对检测到的缺陷进行精确的分类,并对分类后的缺陷按照客户的要求进行判等输出。由于AOI检测的局限性,相机只能拍摄面板的亮度(颜色)信息,而部分的缺陷,比如L0画面(为黑色,RGB的值都为0的画面)偏光板异物亮缺陷与L0画面亮点缺陷,人员在进行点灯分类的时候是通过不同角度去观察来判定的。偏光板异物亮在放大镜下,人眼如果发生移动的时候,异物亮也会移动,但是亮点却不会发生移动。由于相机无法动态的改变角度去拍摄,故而这两者在正视的相机下,成像效果基本一致,无法进行区分,但是两者的降等规格存在着很大的差异性。L0画面的异物亮和L0画面的亮点在图像中的成像效果分别如图1、图2所示,两者成像效果基本一致。现有针对L0画面的亮度缺陷有两个处理方案:一是直接忽略两类缺陷,直接将两者根据一个相对严格的标准进行降等输出,但是这样会导致面板检测时的大量误检和误判;二是单独设置一个复判工位,进行人员的逐个复判,但这样会带来时间成本与人力成本的增加。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了解决上述
技术介绍
存在的不足,提供一种AOI检测中L0画面的亮度缺陷分类方法及装置,可以快速准确有效的对L0画面的异物亮与亮点类缺陷进行分类,有效的降低了该类缺陷的带来的误检 ...
【技术保护点】
一种AOI检测中L0画面的亮度类缺陷分类方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:对面板进行L0画面的缺陷检测,确定所有亮度类缺陷;步骤2:对检测出的亮度类缺陷进行表面灰尘过滤;步骤3:将亮度类缺陷逐个切换到检测画面进行复判,当面板缺陷位置透光说明是异物亮缺陷,不透光说明是亮点类缺陷,所述检测画面为只亮背光、没有任何电压信号的画面。
【技术特征摘要】
1.一种AOI检测中L0画面的亮度类缺陷分类方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:对面板进行L0画面的缺陷检测,确定所有亮度类缺陷;步骤2:对检测出的亮度类缺陷进行表面灰尘过滤;步骤3:将亮度类缺陷逐个切换到检测画面进行复判,当面板缺陷位置透光说明是异物亮缺陷,不透光说明是亮点类缺陷,所述检测画面为只亮背光、没有任何电压信号的画面。2.根据权利要求1所述的AOI检测中L0画面的缺陷分类方法,其特征在于,所述缺陷检测包括如下步骤:1)、对L0画面进行全局背景亮度校正,使整个L0画面拍摄出来的图像具有统一均匀的背景亮度,同时对图像进行亮度归一化操作;2)、通过高斯-拉普拉斯滤波对图像中的缺陷进行增强处理;3)、通过分类器对处理后的原始图像进行检测,检出图像中缺陷的大概区域;4)、对检出的缺陷区域进行缺陷面积精确的分割;5)、对分割后的缺陷进行噪声的过滤,排出微弱缺陷得到最后的L0画面的异物亮和亮点类缺陷。3.根据权利要求2所述的AOI检测中L0画面的缺陷分类方法,其特...
【专利技术属性】
技术研发人员:张胜森,
申请(专利权)人:武汉精测电子技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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