【摘要】：為了檢測(cè)薄膜晶體管液晶顯示器(TFT-LCD)面板上常見(jiàn)的點(diǎn)缺陷和線缺陷,提出了一種加權(quán)模板差圖法與雙邊濾波相結(jié)合的缺陷檢測(cè)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(quán)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(shù)。通過(guò)對(duì)構(gòu)造的理論缺陷圖試驗(yàn),驗(yàn)證了算法能檢測(cè)出TFT-LCD面板圖像上的缺陷,再對(duì)針孔、劃痕、顆粒等樣本缺陷進(jìn)行試驗(yàn)并成功檢出。算法結(jié)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(diǎn),具有良好的準(zhǔn)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(shù)，或是因?yàn)楸尘皬?fù)雜導(dǎo)致三維參數(shù)十分離散，無(wú)法擬合成光滑的曲面方程。為此，本文設(shè)計(jì)使用了一種簡(jiǎn)單的差圖法，結(jié)合現(xiàn)下在醫(yī)學(xué)影像噪聲處理和SAＲ圖像相干斑抑制等方面有著廣泛應(yīng)用的雙邊濾波［14-15］，在圖像分割［16］提取缺陷的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究針對(duì)復(fù)雜背景下點(diǎn)、線缺陷的檢測(cè)算法。1缺陷特征提取算法1．1加權(quán)模板差圖法去除背景整個(gè)TFT-LCD面板的顯示區(qū)域就是由數(shù)百萬(wàn)個(gè)獨(dú)立TFT元件控制的重復(fù)的像素矩陣構(gòu)成，在低分辨率下CCD獲取的無(wú)缺陷TFT-LCD面板表面圖像如圖1所示，可見(jiàn)低分辨率面板圖像上有規(guī)律性的水平柵極線和垂直數(shù)據(jù)線，因此采集到的圖像含有重復(fù)性的紋理背景。圖1中紋理網(wǎng)格中的每一格即為實(shí)際顯示面板上的一個(gè)像素單元。圖1無(wú)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(wú)缺陷的，根據(jù)自我比較法的思想，選取本圖像中無(wú)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(jìn)行遍歷差分運(yùn)算，獲得的殘影圖像可保留面板上的缺陷，同時(shí)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(diǎn)。假設(shè)待檢面板圖像的左上角區(qū)域是沒(méi)有缺陷的，考慮到選取單個(gè)像素單元作為模板存在較大偶然性，同時(shí)為避免差分過(guò)程中待檢圖像某個(gè)部分被漏檢，故從待檢面板圖像左頂點(diǎn)開(kāi)始，，選取長(zhǎng)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(yùn)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(gè)特征參數(shù)來(lái)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(zhì)心):x=1N∑i，()j

本文編號(hào)：2569510