【摘要】：為了檢測薄膜晶體管液晶顯示器(TFT-LCD)面板上常見的點缺陷和線缺陷,提出了一種加權模板差圖法與雙邊濾波相結合的缺陷檢測算法。選取待檢圖左上角l×k大小的理想紋理模板,將原圖分割為若干相同大小的單元,與加權的模板相減后再合成以去除大部分紋理背景;采用雙邊濾波抑制殘余紋理背景;采用最大熵法分割缺陷;最后提取圖像中的缺陷參數。通過對構造的理論缺陷圖試驗,驗證了算法能檢測出TFT-LCD面板圖像上的缺陷,再對針孔、劃痕、顆粒等樣本缺陷進行試驗并成功檢出。算法結合了差圖法去背景性能優(yōu)異和雙邊濾波去噪效果明顯的優(yōu)點,具有良好的準確性和適用性。
【圖文】：

的區(qū)域范圍，不利于提取正確的缺陷參數，或是因為背景復雜導致三維參數十分離散，無法擬合成光滑的曲面方程。為此，本文設計使用了一種簡單的差圖法，結合現下在醫(yī)學影像噪聲處理和SAＲ圖像相干斑抑制等方面有著廣泛應用的雙邊濾波［14-15］，在圖像分割［16］提取缺陷的基礎上，重點研究針對復雜背景下點、線缺陷的檢測算法。1缺陷特征提取算法1．1加權模板差圖法去除背景整個TFT-LCD面板的顯示區(qū)域就是由數百萬個獨立TFT元件控制的重復的像素矩陣構成，在低分辨率下CCD獲取的無缺陷TFT-LCD面板表面圖像如圖1所示，可見低分辨率面板圖像上有規(guī)律性的水平柵極線和垂直數據線，因此采集到的圖像含有重復性的紋理背景。圖1中紋理網格中的每一格即為實際顯示面板上的一個像素單元。圖1無缺陷圖像Fig．1Non-defectimage通常，獲取的TFT-LCD面板圖像大部分區(qū)域是無缺陷的，根據自我比較法的思想，選取本圖像中無缺陷的部分作為差圖的理想紋理模板單元，然后將待檢面板圖像與模板單元進行遍歷差分運算，獲得的殘影圖像可保留面板上的缺陷，同時去除大部分紋理背景。其中，理想紋理模板單元的選取是重點。假設待檢面板圖像的左上角區(qū)域是沒有缺陷的，考慮到選取單個像素單元作為模板存在較大偶然性，同時為避免差分過程中待檢圖像某個部分被漏檢，故從待檢面板圖像左頂點開始，，選取長l、寬k的矩形區(qū)域作為理想紋理模板單元Icell�？紤]到各單元的亮度不均勻，引入亮度校正因子w，按式1～3將待檢面板圖像Iori與理想紋理模板單元Icell遍歷差分運算，得到輸出的殘影圖像Iout。具體方法如下:I'ij=Iij－w·Icell(1)w=meanij/meancell(2)式中:i=1，…，n;j=1，…，m。Iij為Iori

積、位置和矩形度3個特征參數來判定。樣本圖像中缺陷的面積、位置和矩形度可由下列公式得出。1)位置(質心):x=1N∑i，()j

本文編號：2569510