一种液晶屏外观检测方法技术

一种液晶屏外观检测方法，包括基于轮廓的检查区域分割步骤、检出算法与多尺度空间结合计算步骤、缺陷判定步骤；基于轮廓的检查区域分割步骤主要包括以下流程：（1）对各边轮廓上、下、左、右是否存在的情况进行描述，（2）确定边界的方法，（3）判别边界角是不是直角的情况，（4）确定边界；检出算法与多尺度空间结合计算包括以下步骤：（1）生成多尺度图像序列，（2）检测不同尺度下的液晶屏缺陷；缺陷判定包括以下步骤：（1）缺陷数据库标记，（2）缺陷数据的2D显示，（3）学习边界曲线。本发明专利技术检查精度高且速度快，节约了人工成本，提高了检测和生产效率。克服了现有技术速度慢、处理复杂、有缺陷漏检几率、缺陷判定不准确缺点。

A method to detect the appearance of LCD

An appearance detection method of LCD screen includes a contour based inspection area segmentation step, a detection algorithm combined with multi-scale space calculation step, and a defect determination step; the contour based inspection area segmentation step mainly includes the following processes: (1) description of whether the upper, lower, left, and right of each edge contour exist, (2) determination of the boundary, (3) determination of the edge In the case of whether the boundary angle is a right angle, (4) determine the boundary; the detection algorithm combined with the multi-scale space calculation includes the following steps: (1) generate the multi-scale image sequence, (2) detect the defects of the LCD screen at different scales; the defect determination includes the following steps: (1) mark the defect database, (2) 2D display of defect data, and (3) learn the boundary curve. The inspection precision of the invention is high and the speed is fast, the labor cost is saved, and the detection and production efficiency are improved. It overcomes the shortcomings of the prior art, such as slow speed, complex processing, the probability of defect missing and inaccurate defect judgment.

【技术实现步骤摘要】
一种液晶屏外观检测方法
本专利技术涉及液晶面板检测
，特别是一种液晶屏外观检测方法。
技术介绍
液晶面板外观质量检查是保证液晶面板正常使用的前提。主要针对未贴附偏光板的液晶面板外观进行检查，用以检出面板上划伤、蹭伤、片状凸点、Pimple(点状凸点)、Dimple(凹点C侧、T侧)、蚀刻不均、Rimple(水波纹状)等外观缺陷。基本原理是利用线阵相机对液晶面板进行图像采集、通过算法分析最终得到该目标检测对象是否存在上述的缺陷。传统的液晶面板外观检查方法主要包含设置检查区域、缺陷检测和缺陷分类三个步骤。首先，检查区域通过设置至少3个Mark(标记)，再通过模板匹配的方式确定检查区域，(如图1所示)，但是随着面板物理分辨越来越大，现在一般都采用16K的线扫描相机采集图像，使得模板匹配的方法速度比较慢，处理复杂。其次，线扫描相机实际拍摄的图像是在一定的尺度下得到的，没有多分辨率的特点，无法根据缺陷的大小自适应检出缺陷，使得存在有缺陷漏检的几率。最后，传统的缺陷判定的阈值都是硬阈值，(如图7所示)，缺陷的判定不准确。
技术实现思路
为了克服现有液晶面板外观质量检查中存在的弊端，本专利技术提供了主要应用在液晶面板生产企业使用，用机器检查代替人工检查，采用自动分割算法，利用mark(标记)位置，通过灰度图中边界上像素变化差异大的原理，使用领域差分法生成的两副黑、白差异图提取边界轮廓，从而确定检出区域，并采用传统算法与多尺度空间结合的方法进行缺陷检查，通过传统Blob分析(二进制)给出精确特征量，同时在多组条件参数下进行检查，增强了检查能力，基于机器学习的缺陷判定方法，通过缺陷样本的学习得到模型参数，确定最优分类曲线，大大增加了缺陷判定准确性，由此达到检查精度高且速度快，节约了人工成本，提高了检测效率和生产效率的一种液晶屏外观检测方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种液晶屏外观检测方法，其特征在于采用线扫描相机、PC机作为检测工具，线扫描相机和PC机经数据线连接，并和PC内系统软件信息交互，检测中包括基于轮廓的检查区域分割步骤、检出算法与多尺度空间结合计算步骤、缺陷判定步骤；所述基于轮廓的检查区域分割步骤主要包括以下流程：(1)根据相机与图像拍摄的情况，对各边轮廓上、下、左、右是否存在的情况进行描述，(2)当边界轮廓存在时，确定边界的方法，(3)判别边界角是不是直角的情况，不是直角的情况包括圆角、倒角等，(4)确定边界；所述检出算法与多尺度空间结合计算包括以下步骤：(1)检查过程中，对原始输入的图像，不断压缩为原来的1/4，生成多尺度图像序列，(2)采用二值化方法对多尺度图像序列中的图像进行逐一的检查，以检测不同尺度下的液晶屏缺陷；所述缺陷判定包括以下步骤：(1)缺陷数据库标记，(2)缺陷数据的2D显示，(3)学习边界曲线。进一步地，所述基于轮廓的检查区域分割步骤中，当基于灰度图中边界上像素变化差异大确定边界时，由于在灰度图像中，边界两侧的灰度值或差分值变化较大，而非边界上的灰度或差分值变化缓慢，基于上述原理能提取边界点，也可以使用领域差分法生成的两副黑、白差异图提取边界轮廓；当判别边界角不是直角的情况时，两种圆角、倒角的边界角判别流程如下，以正方形边为半径画个圆，以圆点为起点，以圆上点为终点，每隔20度，寻找边界点，最后把这些点拟合成圆，以正方形边为半径画个圆，以圆点为起点，以圆上点为终点，每隔20度，寻找边界点，最后把这些点拟合成直线。进一步地，所述检出算法与多尺度空间结合计算中，检测不同尺度下的液晶屏缺陷的步骤如下：(1)对多尺度图像序列使用二值化方法，得到多尺度图像序列的二值图像，且使用多条件参数生成二值图；(2)将二值图进行合并，最终得到一个合并的强条件二值图和一个合并的弱条件二值图；(3)在合并的弱条件下二值图上分析线缺陷，首先应用二值膨胀，再用二值腐蚀去除噪声，接着再连接线，得到做二进制方法分析的二值图；(4)进行二进制方法分析，并根据二进制方法分析的结果计算线缺陷的特征量；(5)在分析完线却后，清除在强条件下得到的二值图上线缺陷所在位置上的缺陷；(5)块缺陷的分析，块缺陷的分析是在清除了线缺陷的强条件下得到的二值图上进行；(6)在清除了线缺陷的强条件下得到的二值图上进行二进制分析，并根据二进制分析的结果计算块缺陷的特征量。进一步地，所述缺陷判定步骤的缺陷数据库标记中，根据缺陷的特征参数面积、长度、宽度、对比度、形状，将缺陷标记为是或者不是。进一步地，所述缺陷判定步骤的缺陷数据的2D显示中，任选两个特征来绘制2D图，分别作为X轴和Y轴，将每个缺陷点描在2D图像上标记为是的为深黑色，标记为不是的为浅黑色。进一步地，所述缺陷判定步骤的学习边界曲线中，基于机器学习算法支持向量机，自动学习得到分界曲线；分界曲线的表达并给定缺陷样本数据后，根据分界曲线判定样本的是及不是标记。本专利技术有益效果是：本专利技术采用自动分割算法，利用mark(标记)位置，通过灰度图中边界上像素变化差异大的原理，使用领域差分法生成的两副黑、白差异图提取边界轮廓，从而确定检出区域，并采用传统算法与多尺度空间结合的方法进行了缺陷检查，通过传统Blob分析(二进制)给出精确特征量，同时在多组条件参数下进行检查，增强了检查能力；基于机器学习的缺陷判定方法，通过缺陷样本的学习得到模型参数，确定最优分类曲线，大大增加了缺陷判定准确性，由此达到检查精度高且速度快，节约了人工成本，提高了检测效率和生产效率目地。克服了现有技术中，模板匹配方法速度比较慢，处理复杂、无法根据缺陷的大小自适应检出缺陷，使得存在有缺陷漏检的几率、缺陷的判定不准确的缺点。基于上述，所以本专利技术具有好的应用前景。附图说明图1是传统的标记设置示意图。图2是本专利技术圆角、倒角的示意图。图3是本专利技术圆角轮廓检出示意图。图4是本专利技术倒角轮廓检出示意图。图5多尺度图像序列示意图。图6是本专利技术外观检测结果示意图。图7是传统缺陷判定逻辑示意图。图8是本专利技术分界曲线模型示意图。图9是本专利技术学习结果曲线示意图。图10是本专利技术液晶面板图像示意图。图11是本专利技术液晶面板的ROI(感兴趣区域)示意图。图12是本专利技术外接正矩形内非缺陷区域内的平均灰度值和缺陷区域的平均灰度值的差的绝对值示意图。图13是本专利技术外接矩形的宽示意图。图14是本专利技术角度、斜矩形的长示意图。具体实施方式图2、3、4、5、6、8、9、10、11所示，一种液晶屏外观检测方法，采用线扫描相机、PC机作为检测工具，线扫描相机和PC机经数据线连接，并和PC内系统软件信息交互，检测方法包括基于轮廓的检查区域分割步骤、检出算法与多尺度空间结合计算步骤、缺陷判定步骤；所述基于轮廓的检查区域分割步骤主要包括以下流程：(1)根据相机与图像拍摄的情况，对各边轮廓上、下、左、右是否存在的情况进行描述，(2)当边界轮廓存在时，确定边界的方法，(3)判别边界角是不是直角的情况，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种液晶屏外观检测方法，其特征在于采用线扫描相机、PC机作为检测工具，线扫描相机和PC机经数据线连接，并和PC内系统软件信息交互，检测中包括基于轮廓的检查区域分割步骤、检出算法与多尺度空间结合计算步骤、缺陷判定步骤；所述基于轮廓的检查区域分割步骤主要包括以下流程：（1）根据相机与图像拍摄的情况，对各边轮廓上、下、左、右四个方向是否存在的情况进行描述，（2）当边界轮廓存在时，确定边界的方法，（3）判别边界角是不是直角的情况，不是直角的情况包括圆角、倒角等，（4）确定边界；所述检出算法与多尺度空间结合计算包括以下步骤：（1）检查过程中，对原始输入的图像，不断压缩为原来的1/4，生成多尺度图像序列，（2）采用二值化方法对多尺度图像序列中的图像进行逐一的检查，以检测不同尺度下的液晶屏缺陷；所述缺陷判定包括以下步骤：（1）缺陷数据库标记，（2）缺陷数据的2D显示，（3）学习边界曲线。/n

【技术特征摘要】
1.一种液晶屏外观检测方法，其特征在于采用线扫描相机、PC机作为检测工具，线扫描相机和PC机经数据线连接，并和PC内系统软件信息交互，检测中包括基于轮廓的检查区域分割步骤、检出算法与多尺度空间结合计算步骤、缺陷判定步骤；所述基于轮廓的检查区域分割步骤主要包括以下流程：（1）根据相机与图像拍摄的情况，对各边轮廓上、下、左、右四个方向是否存在的情况进行描述，（2）当边界轮廓存在时，确定边界的方法，（3）判别边界角是不是直角的情况，不是直角的情况包括圆角、倒角等，（4）确定边界；所述检出算法与多尺度空间结合计算包括以下步骤：（1）检查过程中，对原始输入的图像，不断压缩为原来的1/4，生成多尺度图像序列，（2）采用二值化方法对多尺度图像序列中的图像进行逐一的检查，以检测不同尺度下的液晶屏缺陷；所述缺陷判定包括以下步骤：（1）缺陷数据库标记，（2）缺陷数据的2D显示，（3）学习边界曲线。


2.根据权利要求1所述的一种液晶屏外观检测方法，其特征在于，基于轮廓的检查区域分割步骤中，当基于灰度图中边界上像素变化差异大确定边界时，由于在灰度图像中，边界两侧的灰度值或差分值变化较大，而非边界上的灰度或差分值变化缓慢，基于上述原理能提取边界点，也可以使用领域差分法生成的两副黑、白差异图提取边界轮廓；当判别边界角不是直角的情况时，两种圆角、倒角的边界角判别流程如下，以正方形边为半径画个圆，以圆点为起点，以圆上点为终点，每隔20度，寻找边界点，最后把这些点拟合成圆，以正方形边为半径画个圆，以圆点为起点，以圆上点为终点，每隔20度，寻找边界点，最后把这些点拟合成直线。


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【专利技术属性】
技术研发人员：赵志华，雒文明，
申请(专利权)人：苏州精速智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32