背光模组瑕疵的检测方法技术

本发明专利技术涉及材料检测技术领域，具体涉及背光模组瑕疵的检测方法；该方法是一种利用光学手段，具体是利用可见光手段采集可见光图像以此检测或分析材料的方法，对背光模组进行检测，具体为：采集背光模组在不同拍摄角度下的发光图像，得到发光图像的灰度图像；基于灰度图像，计算各像素点属于各类别的模糊分类结果；然后计算不同间距下所有点对中的两像素点对各类别的统计贡献；根据统计贡献，计算各类别的分布稳定系数；进而得到所有像素点对各类别的剔除影响；基于剔除影响，判断对应像素点是否为瑕疵点。本发明专利技术利用背光模组能够自发光的物理性质，获取背光模组的发光图像，通过发光图像检测背光模组的瑕疵，能够准确检测到背光模组的瑕疵。光模组的瑕疵。光模组的瑕疵。

【技术实现步骤摘要】
背光模组瑕疵的检测方法


[0001]本专利技术涉及材料检测
，具体涉及背光模组瑕疵的检测方法。

技术介绍

[0002]背光模组为液晶显示面板的关键零组件之一，由于液晶本身不具备发光特性，因此必须在面板底面加上一个发光源，方能达到饱满的色彩显示效果，背光模组的功能在于供应充足的亮度与分布均匀的光源，使液晶显示器面板能够正常显示影像；背光模组的质量决定了液晶显示面板的发光效果，因此对背光模组的瑕疵检测就显得尤为重要。
[0003]在背光模组的生产过程中，大部分工厂主要依靠人工对背光模组进行检测，这种检测方式依据人工的主观意识判断背光模组的质量，所以不同人工的检测结果会存在差异性，同时，这种检测方式不仅耗费大量的人工成本，效率较低，并且人工长时间检查会产生视觉疲劳，造成漏检现象。另外，也有工厂利用相机采集背光模组发光的图像，通过图像来评价背光模组是否存在瑕疵；然而这种方式会由于背光模组构成材质的原因在图像上产生纹理清晰可见的亮点或暗点，进而对背光模组的瑕疵(白点、白团、黑点、黑团)的检测效果产生不良影响。现有技术中一般利用平滑滤波直接将这些亮点或暗点当作噪声去除，但是平滑滤波可能同时去除掉部分背光模板的瑕疵，导致背光模组的检测结果不准确。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供背光模组瑕疵的检测方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]获取背光模组在不同拍摄角度下对应的发光图像，对所述发光图像进行预处理，得到灰度图像；
[0006]获取各灰度图像对应的灰度直方图，利用高斯混合模型对所述灰度直方图进行拟合，所述高斯混合模型具有3个子高斯模型，每个子高斯模型分别代表模糊分类的一个类别；基于所述子高斯模型，计算所述灰度图像中各像素点属于各类别的模糊分类结果；
[0007]过每一张灰度图像的中点做一条任意倾斜角度的直线，并作所述直线的若干条平行线，设置不同的间距，选取任一间距，在每条平行线与直线上，将间距相等的两两像素点组成一个点对，根据点对中像素点的模糊分类结果，计算该间距下所有点对中的两像素点对各类别的统计贡献；
[0008]根据所述统计贡献，计算各间距对应统计贡献的频率，基于所述频率计算各类别的分布稳定系数；
[0009]任意选取一张灰度图像，剔除该灰度图像中任一像素点，计算剩余像素点各类别的新分布稳定系数，将所述分布稳定系数与所述新分布稳定系数的差值作为该像素点对各类别的剔除影响；得到各灰度图像中所有像素点对各类别的剔除影响；
[0010]当任一像素点对各类别的剔除影响均小于0时，则该像素点为瑕疵点；获取各灰度图像的瑕疵点，将所述瑕疵点进行合并，得到所述背光模组的所有瑕疵点。
[0011]进一步地，所述模糊分类结果为：
[0012][0013]其中，为第i个像素点属于第k个类别的模糊分类结果，G
混
(g
i
)为灰度值g
i
在灰度图像上出现的概率，w
k
表示第k个子高斯模型的输出值对应的权重，G
k
(g
i
)为灰度值g
i
在第k个子高斯模型的输出值。
[0014]进一步地，所述统计贡献为：
[0015][0016]其中，表示间距为d的所有点对中的两像素点对第k个类别的统计贡献，N
d
为间距为d的点对的总个数，表示第j个点对中像素点α属于第k个类别的模糊分类结果；表示第j个点对中像素点β属于第k个类别的模糊分类结果。
[0017]进一步地，所述频率为：其中，为间距为d的所有点对中的两像素点对第k个类别的统计贡献，D为间距的最大取值。
[0018]进一步地，所述分布稳态系数为：
[0019][0020]其中，T
k
为第k个类别的分布稳态系数，为间距为d对应第k个类别的统计贡献的频率，D为间距的最大取值。
[0021]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
[0022]本专利技术涉及材料检测
，具体涉及背光模组瑕疵的检测方法；获取背光模组在不同拍摄角度下对应的发光图像，得到发光图像的灰度图像；获取各灰度图像的灰度直方图，利用高斯混合模型对灰度直方图进行拟合，并计算各像素点属于各类别的模糊分类结果；基于模糊分类结果，计算不同间距下所有点对中的两像素点对各类别的统计贡献；根据统计贡献，计算各类别的分布稳定系数；进而得到所有像素点对各类别的剔除影响；基于剔除影响，判断对应像素点是否为瑕疵点。
[0023]专利技术利用背光模组能够自发光的物理特性，获取背光模组的发光图像，通过发光图像检测背光模组的缺陷，能够准确检测到背光模组的瑕疵；同时，本专利技术通过剔除影响反映像素点对各类别对应分布稳态系数的计算是正影响还是负影响，基于瑕疵点对各类别对应分布稳态系数的计算是负影响的特性，进而将负影响对应的像素点记为瑕疵点；能够准确获取瑕疵点，提高了背光模组的检测效率与检测精度，节约了人力成本。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施
例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0025]图1为本专利技术的背光模板瑕疵的检测方法实施例的方法流程图。
[0026]图2为相机的部署图。
具体实施方式
[0027]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出方案，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0028]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0029]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的背光模组瑕疵的检测方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：
[0030]步骤1，获取背光模组在不同拍摄角度下对应的发光图像，对发光图像进行预处理，得到灰度图像。
[0031]具体地，设置不同的拍摄角度，本实施例中的拍摄角度为30
°
、45
°
和90
°
，并且在30
°
的拍摄角度上部署两台相机，在45
°
的拍摄角度上部署两台相机，在90
°
的拍摄角度上部署一台相机，相机的部署图如图2所示。
[0032]优选的，对发光图像进行图像校正，然后利用平均值法对发光图像进行灰度化处理，得到灰度图像；其中，平均值法与图像校正均为现有技术，不再赘述。
[0033]背光模组上的瑕疵点一般为小型瑕疵点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.背光模组瑕疵的检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取背光模组在不同拍摄角度下对应的发光图像，对所述发光图像进行预处理，得到灰度图像；获取各灰度图像对应的灰度直方图，利用高斯混合模型对所述灰度直方图进行拟合，所述高斯混合模型具有3个子高斯模型，每个子高斯模型分别代表模糊分类的一个类别；基于所述子高斯模型，计算各灰度图像中各像素点属于各类别的模糊分类结果；过每一张灰度图像的中点做一条任意倾斜角度的直线，并作所述直线的若干条平行线，设置不同的间距，选取任一间距，在每条平行线与直线上，将间距相等的两两像素点组成一个点对，根据所述点对中像素点的模糊分类结果，计算该间距下所有点对中的两像素点对各类别的统计贡献；根据所述统计贡献，计算各间距对应统计贡献的频率，基于所述频率计算各类别的分布稳定系数；任意选取一张灰度图像，剔除该灰度图像中任一像素点，计算剩余像素点各类别的新分布稳定系数，将所述分布稳定系数与所述新分布稳定系数的差值作为该像素点对各类别的剔除影响；得到各灰度图像中所有像素点对各类别的剔除影响；当任一像素点对各类别的剔除影响均小于0时，则该像素点为瑕疵点；获取各灰度图像的瑕疵点，将所述瑕疵点进行合并，得到所述背光模组的所有瑕疵点。2.根据权利要求1所述的背光模组瑕疵的检测方法，其特征在于，所述模...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭寿，谢义成，王国宏，李志聪，王丛笑，官敏，张皓，宋晓贞，戴俊，王恩平，王倩，牛浩，杨宇，
申请(专利权)人：扬州中科半导体照明有限公司，
类型：发明
国别省市：