【摘要】：在工業(yè)顯示面板檢測(cè)中,薄膜晶體液晶顯示器(TFT-LCD)的Mura缺陷檢測(cè)是一個(gè)重點(diǎn)。Mura缺陷不僅對(duì)比度低,邊緣模糊,而且亮度也不均勻,往往含有周期性紋理等,這些特點(diǎn)使之檢測(cè)起來(lái)比較棘手,現(xiàn)今普遍采用機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法,雖然該方法檢測(cè)效果較好,但只是注重了檢測(cè)準(zhǔn)確性,而忽略了人眼視覺(jué)的感受習(xí)慣。本文經(jīng)過(guò)研究,針對(duì)Mura缺陷的特點(diǎn)、工業(yè)檢測(cè)的要求以及人眼的視覺(jué)感受等方面,提出了一種基于空間標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)者的TFT-LCD的Mura缺陷檢測(cè)方法,該方法主要通過(guò)人眼對(duì)比度敏感函數(shù)進(jìn)行圖像濾波后產(chǎn)生一幅合乎人眼視覺(jué)感受的最小可覺(jué)差映射圖,然后對(duì)該最小可覺(jué)差圖進(jìn)行增強(qiáng),最后利用圖像分割技術(shù)來(lái)分割出缺陷。實(shí)驗(yàn)證明該方法不僅能有效檢測(cè)出Mura缺陷所在,而且適合人眼視覺(jué)感受。論文的主要工作如下:(1)圖像下采樣。實(shí)際工業(yè)檢測(cè)中,為了保證面板的檢測(cè)精度,一般采用高精度的工業(yè)相機(jī),并且是位圖格式,所以相機(jī)采集出來(lái)的圖像一般都很大,大約為幾十兆的大小,為保證檢測(cè)效率和降低對(duì)設(shè)備性能上的要求,可以事先對(duì)圖像進(jìn)行下采樣處理,從而使圖像數(shù)據(jù)縮減。為了選擇合適的采樣比例,這里采用了變差函數(shù)來(lái)統(tǒng)計(jì)圖像灰度的周期,以計(jì)算出的垂直與水平方向的像素灰度周期作為均值采樣的比例,然后進(jìn)行均值下采樣,該方法不僅能壓縮圖像大小,減少計(jì)算量,也能保證一定的圖像質(zhì)量。(2)紋理抑制。采用高精度相機(jī)時(shí)候,采集到的圖像經(jīng)過(guò)放大后,會(huì)發(fā)現(xiàn)有格子般的周期性紋理,或者采集到的圖像本身帶有紋理,這些紋理會(huì)掩蓋掉某些弱Mura而造成漏檢。本文采用頻域?yàn)V波的方法對(duì)其頻譜進(jìn)行分析,構(gòu)造了關(guān)于濾波半徑的能量函數(shù),通過(guò)分析該能量函數(shù)隨濾波半徑的變化曲線來(lái)找到臨界半徑,最后將頻域?yàn)V波后的圖像逆變換到空間域,從而得到紋理抑制后的圖像。(3)空間標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)者的研究與改善�？臻g標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)者這種方法涉及到物理學(xué),心理學(xué),人眼視覺(jué)等,是一個(gè)含金量很高而又龐大的系統(tǒng)。本文研究了人眼視覺(jué)系統(tǒng)的特征、圖像亮度和對(duì)比度的校正、人眼對(duì)比度模型的建立以及最小可覺(jué)差閾值等,在該方法的基礎(chǔ)之上改進(jìn)了最小可覺(jué)差映射圖,對(duì)該圖進(jìn)行增強(qiáng),突出Mura缺陷,并提出了適用的Mura缺陷的判別標(biāo)準(zhǔn)。(4)Mura缺陷分割。圖像分割是本設(shè)計(jì)的最后一步,其方法有很多,主要有分水嶺法、形態(tài)學(xué)方法、聚類(lèi)分析法、大津法等,而本文另辟蹊徑,針對(duì)采集到的圖像本身具有背景單一和生成的最小可覺(jué)差圖像灰度均勻的特點(diǎn),提出了依賴(lài)于灰度圖像的均值和標(biāo)準(zhǔn)方差來(lái)進(jìn)行圖像分割的方法。在生成的圖像中,均值代表著整體均勻的背景,而數(shù)倍的標(biāo)準(zhǔn)差則表征著有別于背景的缺陷區(qū)域,所以只需要選擇一個(gè)合適的閾值便能進(jìn)行有效的分割。在論文的最后,根據(jù)本論文設(shè)計(jì)的方法,進(jìn)行了Matlab的Mura的缺陷仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證該方法。結(jié)果顯示,本設(shè)計(jì)方法是十分有效,對(duì)于包含噪聲、重復(fù)性紋理、亮度不均等干擾因素的Mura缺陷圖像也能進(jìn)行有效檢測(cè),不僅能準(zhǔn)確找出缺陷,還符合人眼的視覺(jué)感受習(xí)慣,其機(jī)器檢測(cè)的結(jié)果同人眼檢測(cè)的效果一致,并給出了相應(yīng)Mura缺陷的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
【圖文】：

1 研究背景及意義TFT-LCD(Thin FilmTransistor-Liquid Crystal Display)即薄膜晶體管液晶。液晶顯示器夾層里面填充的主要物質(zhì)是液晶，通過(guò)給液晶施加電壓來(lái)控分子的扭轉(zhuǎn)，從而使光線通過(guò)或者被阻擋，最終將畫(huà)面顯示出來(lái)。TFT-LC素是相互獨(dú)立的，這樣可以消除串音的干擾，另外 TFT-LCD 能夠制成較積，且解析度較高，灰階豐富。據(jù)統(tǒng)計(jì)[1]，中國(guó)的 TFT-LCD 面板行業(yè)在 以后，每年生產(chǎn)面板所需的材料總價(jià)值將近千億元，其中每年所需的液晶少有 250 噸，基板玻璃和偏光片則高達(dá) 1 億平方米，彩色濾光片則有 500方米，光學(xué)薄膜甚至高達(dá)十幾億平方米。TFT-LCD 的使用十分廣泛，它已機(jī)、筆記本電腦、液晶電視、桌面顯示器等領(lǐng)域大顯身手，如下圖 1.1 所

2.1 TFT-LCD 的結(jié)構(gòu)與顯示原理TFT-LCD（薄膜晶體管液晶顯示器）技術(shù)并不是忽然從天而降，而是一種將當(dāng)今的液晶顯示器技術(shù)和微電子技術(shù)結(jié)合起來(lái)的一種新型顯示技術(shù)。微電子精細(xì)加工技術(shù)已經(jīng)十分成熟，人們利用這種微加工技術(shù)將 TFT 陣列加工在大的玻璃面板上，然后用一片帶彩色濾色膜的基板和加工好 TFT 陣列基板相結(jié)合，便形成了液晶盒，最后通過(guò)后續(xù)的加工便形成了液晶顯示器。TFT-LCD 大致的結(jié)構(gòu)可以形容為三明治再貼切不過(guò)了，其結(jié)構(gòu)從上到下可分為玻璃基板、液晶和偏振片三大部分[13]，再加上其它相應(yīng)的配件便成了薄膜晶體管液晶顯示器，它的整體結(jié)構(gòu)如下圖 2.1 所示。整個(gè)結(jié)構(gòu)中，，玻璃基板是整個(gè)液晶顯示屏的核心器件載體；液晶則是被填充在兩塊玻璃基板之間，主要是控制光的透過(guò)率；偏振片的作用是偏振自然光，在液晶控制光線透過(guò)大小的基礎(chǔ)上來(lái)實(shí)現(xiàn)增大透光率與視角的效果。
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TN873.93;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張昱;張健;;模糊專(zhuān)家系統(tǒng)在TFT-LCD缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J];光電子·激光;2006年06期

2 吳明復(fù);纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的應(yīng)用及其缺陷檢測(cè)[J];航天工藝;1988年01期

3 張興森;邊美華;梁慶國(guó);盧展強(qiáng);;基于渦流檢測(cè)的電力線夾缺陷檢測(cè)與分類(lèi)方法[J];中國(guó)科技論文;2017年04期

4 張國(guó)強(qiáng);張曉;隋文濤;;基于敲擊信號(hào)的剎車(chē)片內(nèi)部缺陷檢測(cè)[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2017年10期

5 包正林;;有關(guān)閥門(mén)缺陷檢測(cè)方法的分析[J];科技創(chuàng)業(yè)家;2013年22期

6 黃艷紅;高曉蓉;杜路泉;;光纖光柵傳感器在橋梁缺陷檢測(cè)和結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J];鐵道技術(shù)監(jiān)督;2007年11期

7 馬少林;用于全壽命風(fēng)險(xiǎn)管理的缺陷檢測(cè)和預(yù)防技術(shù)研究[J];航空兵器;2005年02期

8 蘇若;吳際;劉超;楊海燕;;基于多視角卡牌模型的需求缺陷檢測(cè)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2018年10期

9 顧杰;肖遼;馬軍山;;機(jī)器視覺(jué)在TFT-LCD暗畫(huà)面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J];光學(xué)儀器;2017年03期

10 李羽可;涂君;宋小春;;超聲相控陣缺陷檢測(cè)聚焦技術(shù)仿真分析[J];測(cè)控技術(shù);2016年07期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 趙漣漪;許寶杰;童亮;;在線玻璃缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究[A];機(jī)械動(dòng)力學(xué)理論及其應(yīng)用[C];2011年

2 王彩霞;何文華;楊威;;基于圖像分割的包裝缺陷檢測(cè)分析[A];2012年陜西省焊接學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2012年

3 趙鴻雁;李超;江玉杰;葛亞萍;侯沛東;;圖像增強(qiáng)算法在印刷缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究[A];2015第四屆中國(guó)印刷與包裝學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2015年

4 唐輝;萬(wàn)來(lái)毅;吳曉鵬;;鑄坯表面質(zhì)量缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的算法研究[A];全國(guó)冶金自動(dòng)化信息網(wǎng)2011年年會(huì)論文集[C];2011年

5 于景蘭;于健;翁昌年;;探地雷達(dá)在橋梁缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用初探[A];中國(guó)地球物理第二十一屆年會(huì)論文集[C];2005年

6 裴翠祥;陳振茂;劉皓晨;邱金星;;激光誘發(fā)熱波及超聲波在材料表面和內(nèi)部缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究[A];中國(guó)力學(xué)大會(huì)-2015論文摘要集[C];2015年

7 蔡茂蓉;;PCB缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[A];第三屆全國(guó)軟件測(cè)試會(huì)議與移動(dòng)計(jì)算、柵格、智能化高級(jí)論壇論文集[C];2009年

8 朱爾玉;張文輝;劉福勝;楊威;;混凝土灌注樁缺陷檢測(cè)及施工質(zhì)量評(píng)估[A];工程安全及耐久性——中國(guó)土木工程學(xué)會(huì)第九屆年會(huì)論文集[C];2000年

9 薛仁杰;王曉晨;楊荃;董峰;張彥杰;;基于激光超聲技術(shù)的金屬板帶缺陷檢測(cè)研究[A];2018年全國(guó)固體力學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議摘要集（下）[C];2018年

10 胡達(dá)明;;紅外熱像儀在建筑節(jié)能工程質(zhì)量缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用研究[A];2009年福建省暖通空調(diào)制冷學(xué)術(shù)年會(huì)論文資料集[C];2009年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前6條

1 ;圓棒表面微小缺陷檢測(cè)技術(shù)[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2017年

2 ;智能化：傳統(tǒng)企業(yè)要行動(dòng)[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2017年

3 本報(bào)記者 宋利彩;加快新技術(shù)在出生缺陷檢測(cè)中的轉(zhuǎn)化[N];中國(guó)婦女報(bào);2014年

4 記者 胡擁軍　通訊員 朱其康 張根華;管道缺陷檢測(cè)不再“脫外衣”[N];中國(guó)石化報(bào);2010年

5 薛守仁;防范基因歧視[N];科技日?qǐng)?bào);2001年

6 本報(bào)記者 滕繼濮;油氣命脈里的“機(jī)器醫(yī)生”[N];科技日?qǐng)?bào);2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 艾矯燕;基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的墻地磚顏色分類(lèi)和缺陷檢測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2003年

2 張昱;基于機(jī)器視覺(jué)的TFT-LCD屏mura缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

3 彭艷華;基于激光散斑的輪胎制造內(nèi)部缺陷檢測(cè)與疲勞壽命預(yù)估[D];華南理工大學(xué);2017年

4 陸向?qū)?基于主動(dòng)紅外熱成像的倒裝焊缺陷檢測(cè)方法研究[D];華中科技大學(xué);2012年

5 陳志彥;并行譜域光學(xué)相干層析成像系統(tǒng)的研制與應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2017年

6 陸寧;基于主動(dòng)紅外熱成像的倒裝焊缺陷檢測(cè)方法研究[D];華中科技大學(xué);2012年

7 趙云山;基于符號(hào)分析的靜態(tài)缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

8 何健鵬;面向鋼板缺陷檢測(cè)的電磁超聲蘭姆波換能器研究[D];北京科技大學(xué);2018年

9 崔克彬;基于圖像的絕緣子缺陷檢測(cè)中若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

10 康維新;基于小波和支持向量機(jī)的樁基缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 劉鵬;基于機(jī)器視覺(jué)的化妝品紙質(zhì)標(biāo)簽缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研發(fā)[D];浙江理工大學(xué);2019年

2 胡佛;基于面陣CCD的玻璃缺陷檢測(cè)分析系統(tǒng)研究[D];東北大學(xué);2017年

3 馬鑫;基于時(shí)頻與分形理論的葉片增重缺陷檢測(cè)方法研究[D];東北大學(xué);2017年

4 易俊;基于機(jī)器視覺(jué)的鋼網(wǎng)微小缺陷檢測(cè)[D];華中科技大學(xué);2018年

5 殷紅杰;基于機(jī)器視覺(jué)的標(biāo)簽缺陷檢測(cè)算法研究[D];東北大學(xué);2017年

6 周建;基于空間標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)者的TFT-LCD的Mura缺陷檢測(cè)方法[D];東華大學(xué);2018年

7 陳玉葉;液晶屏非顯示缺陷檢測(cè)[D];廈門(mén)大學(xué);2017年

8 劉學(xué)兵;機(jī)器視覺(jué)口服液瓶外觀的缺陷檢測(cè)方法研究[D];湖南大學(xué);2018年

9 高雅;紙杯缺陷快速檢測(cè)技術(shù)研究[D];曲阜師范大學(xué);2018年

10 常海濤;基于Faster R-CNN的工業(yè)CT圖像缺陷檢測(cè)研究[D];蘭州交通大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2698007