一种基于AOI的基板缺陷类别判别方法技术

本发明专利技术提供一种基于AOI的基板缺陷类别判别方法，包括以下步骤：利用AOI扫描基板得到整片基板的灰阶图像；对灰阶图像进行识别，以识别出位于基板的边缘区域的不良区，并记录不良区的面积尺寸S1和长度尺寸L1；将S1与设定面积尺寸范围比对，并将L1与设定长度尺寸范围比对；根据比对结果判别所述不良区的缺陷的类别。利用五点比对法检测出基板上的不良像素点后，利用图形识别技术识别出由一定范围内不良像素点连接形成的不良区，并记录不良区的面积尺寸S1和长度尺寸L1，在对基板缺陷类别进行判别时，将不良区的面积尺寸和长度尺寸同时作为判别条件，可有效过滤掉大面积分布的圆形或扇形光阻残留和金属残留，达到精准侦测到玻璃边缘裂痕及缺角的效果。

A Classification Method for Defects of Base Plate Based on AOI

The present invention provides an AOI-based method for classifying defect types of substrate, which includes the following steps: obtaining gray scale image of whole substrate by AOI scanning; recognizing gray scale image to identify the defective area located in the edge area of substrate, and recording the area size S1 and length size L1 of the defective area; comparing S1 with the set area size range, and comparing L1 with the set length. Size range comparison; according to the results of comparison, the defect types of the defective areas are distinguished. After detecting the bad pixels on the substrate by five-point comparison method, the bad areas formed by the bad pixels connected in a certain range are identified by graph recognition technology, and the area size S1 and length size L1 of the bad areas are recorded. When distinguishing the defect types of the substrate, the area size and length size of the bad areas are taken as the discriminating conditions simultaneously, which can effectively filter out the large areas. Distribution of circular or fan-shaped photoresist residues and metal residues can accurately detect the edge cracks and corner gaps of glass.

【技术实现步骤摘要】
一种基于AOI的基板缺陷类别判别方法
本专利技术涉及显示面板生产
，尤其涉及一种基于AOI的基板缺陷类别判别方法。
技术介绍
在液晶显示面板的彩膜基板的制程生产流程中，通过AOI(自动光学检测)设备承担制程缺陷检出的角色，可将有裂痕及缺角的基板玻璃拦截在当前站，同时避免异常后流造成更大的污染及损失。由于在基板玻璃边缘容易存在诸多不良，目前，利用AOI设备检测判别基板缺陷类别时，容易将基板玻璃边缘的脏污、光阻残留也当作裂痕及缺角检出，导致破片检测误报率非常高。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于AOI的基板缺陷类别判别方法，以解决彩膜基板的制造生产流程中，破片检测误报率非常高的技术问题。为解决上述问题，本专利技术提供的技术方案如下：一种基于AOI的基板缺陷类别判别方法，包括以下步骤：S10、利用AOI扫描基板得到整片基板的灰阶图像；S20、利用图形识别技术对所述灰阶图像进行识别，以识别出位于所述基板的边缘区域的不良区，并记录所述不良区的面积尺寸S1和长度尺寸L1；S30、将S1与设定面积尺寸范围比对，并将L1与设定长度尺寸范围比对；S40、根据比对结果判别所述不良区的缺陷的类别。进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AOI的基板缺陷类别判别方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、利用AOI扫描基板得到整片基板的灰阶图像；S20、利用图形识别技术对所述灰阶图像进行识别，以识别出位于所述基板的边缘区域的不良区，并记录所述不良区的面积尺寸S1和长度尺寸L1；S30、将S1与设定面积尺寸范围比对，并将L1与设定长度尺寸范围比对；S40、根据比对结果判别所述不良区的缺陷的类别。

【技术特征摘要】
1.一种基于AOI的基板缺陷类别判别方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、利用AOI扫描基板得到整片基板的灰阶图像；S20、利用图形识别技术对所述灰阶图像进行识别，以识别出位于所述基板的边缘区域的不良区，并记录所述不良区的面积尺寸S1和长度尺寸L1；S30、将S1与设定面积尺寸范围比对，并将L1与设定长度尺寸范围比对；S40、根据比对结果判别所述不良区的缺陷的类别。2.根据权利要求1所述的基于AOI的基板缺陷类别判别方法，其特征在于，所述基板缺陷类别判别方法还包括：S50、若所述S1在所述设定面积尺寸范围内，并且，所述L1在所述设定长度尺寸范围内，则所述不良区的缺陷为裂痕。3.根据权利要求2所述的基于AOI的基板缺陷类别判别方法，其特征在于，所述基板缺陷类别判别方法还包括：S60、若所述S1未在所述设定面积尺寸范围内或/和所述L1未在所述设定长度尺寸范围内，则所述不良区的缺陷为脏污。4.根据权利要求1所述的基于AOI的基板缺陷类别判别方法，其特征在于，所述步骤S20包括：S21、取所述基板上的五个像素点的灰阶值，并记录五个像素点的灰阶值的平均值a；S22、记录测量像素点的灰阶值b，通过b减去a，得到差值c；S23、求取灰阶中心值与c之和，得到所述测量像素点的灰阶逻辑值d；S24、将d与...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨联海，叶巧云，
申请(专利权)人：深圳市华星光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44