本文選題：TFT-LCD　切入點：缺陷　出處：《華中科技大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：近年來,薄膜晶體管液晶顯示器(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display,TFT-LCD)已經(jīng)成為最主流的顯示設備,并且朝著高分辨率、大尺寸、輕薄化的方向發(fā)展。TFT-LCD制造工藝越來越復雜,為保證產品質量,屏幕缺陷智能識別系統(tǒng)在生產制造中的地位日益凸顯。本文針對Cell制程階段的TFT-LCD缺陷測試的實際需求研制了一套缺陷智能識別系統(tǒng)。具體研究內容主要包括:依據(jù)TFT-LCD缺陷的測試需求,設計了缺陷智能識別視覺系統(tǒng)的總體方案。針對Cell制程階段TFT-LCD缺陷的特點,完成了視覺系統(tǒng)的硬件設計和選型,保證了視覺系統(tǒng)的高精度、高對比度圖像采集和高性能處理。針對采集的圖像存在不均勻的現(xiàn)象,對視覺系統(tǒng)各模塊進行了光學建模,分析其中影響圖像不均勻的因素,并對其優(yōu)化,改善了圖像不均勻的現(xiàn)象。針對現(xiàn)有缺陷分類識別算法識別種類少、精度不夠高并且處理過程耗時,無法完成在線缺陷識別的問題,提出了一種基于遷移學習的在線序列識別算法(OSC-TL),實現(xiàn)了Mura缺陷的在線識別。針對TFT-LCD缺陷測試設備的運行要求,設計和實現(xiàn)了以視覺處理為核心的軟件系統(tǒng),主要包括軟件總體架構設計、接口設計以及人機交互界面設計。本文研制的TFT-LCD缺陷智能識別系統(tǒng)在實際生產中測試,缺陷識別率達到了93%,識別時間約為30毫秒,驗證了該系統(tǒng)的有效性,達到了TFT-LCD缺陷在線識別的要求。
[Abstract]:In recent years, thin Film Transistor-Liquid Crystal display TFT-LCDs have become the most popular display devices, and the manufacturing process of TFT-LCD has become more and more complex in the direction of high resolution, large size and thin. The status of intelligent screen defect recognition system is becoming more and more important in manufacturing. According to the actual requirement of TFT-LCD defect testing in Cell process, a set of intelligent defect recognition system is developed in this paper. The main research contents are as follows: according to the requirements of TFT-LCD defect testing in Cell process, the main contents of this paper are as follows:. According to the test requirements for TFT-LCD defects, According to the characteristics of TFT-LCD defect in Cell process, the hardware design and selection of vision system is completed, which ensures the high precision of vision system. High contrast image acquisition and high performance processing. Aiming at the uneven phenomenon of the collected image, the optical modeling of each module of the visual system is carried out, and the factors affecting the uneven image are analyzed and optimized. Aiming at the problem that the existing defect classification and recognition algorithms have fewer kinds, less precision and time-consuming processing process, it can not complete the on-line defect recognition. An online sequence recognition algorithm based on migration learning is proposed to realize the on-line recognition of Mura defects. According to the running requirements of TFT-LCD defect testing equipment, a software system based on visual processing is designed and implemented. This paper mainly includes the software architecture design, interface design and human-computer interface design. The TFT-LCD intelligent defect recognition system developed in this paper has been tested in actual production. The defect recognition rate has reached 93%, and the recognition time is about 30 milliseconds. The effectiveness of the system is verified and the requirement of TFT-LCD defect online recognition is achieved.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TN873.93

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