CN103218961A

CN103218961A - 一种lcd缺陷在线检测方法及系统

Info

Publication number: CN103218961A
Application number: CN2013100931403A
Authority: CN
Inventors: 郑海涛
Original assignee: Suzhou Lingshi Measurement & Control Technology Co Ltd
Current assignee: Suzhou Lingshi Measurement & Control Technology Co Ltd
Priority date: 2013-03-22
Filing date: 2013-03-22
Publication date: 2013-07-24

Abstract

本发明提供一种LCD缺陷在线检测方法及系统，所述LCD缺陷在线检测方法包括：对待检测的LCD图片中的每个像素点进行精确定位，获得每个像素点的坐标值，进而获得LCD的像素点坐标矩阵；对所述像素点坐标矩阵进行补偿；根据亮度阈值搜索补偿后的像素点坐标矩阵中的像素坏点。本发明首先对LCD的每一个像素点进行精确定位，检测精度达到了每个像素点，可以检测出各种类型的LCD缺陷，而且通用性强、配置灵活、适应范围广、检测效率高、经济实用。

Description

一种LCD缺陷在线检测方法及系统

技术领域

本发明属于电子测试技术领域，涉及一种LCD检测技术，特别是涉及一种LCD缺陷在线检测方法及系统。

背景技术

随着移动显示行业(LCD产业)的迅速发展，越来越多的产品使用LCD作为人机交互窗口，使产品更加智能化、人性化。随之也对LCD的产品质量要求越来越高。在LCD生产过程中，由于工艺及环境的因素影响可能导致LCD的显示存在缺陷。中国是全世界最大的LCD生产和组装基地，然而国内的检测方法一般是人眼检查，驱动LCD显示特定的测试图片，在特定的测试图片上检查是否有产品缺陷，如在黑图中检查是否与亮点缺陷，在绿图中检查是否有绿色暗点缺陷等。但随着液晶显示屏分辨率的不断提高，传统的人眼检测精度已经达不到要求，检测结果也受人的主观影响较大，而且无法给出统一的判断标准。此外，长期人眼测试容易产生视觉疲劳，出现漏检或错检的情况，所以人眼检测已经不能满足现代化大规模生产LCD对质量的要求。

工业机器视觉技术是现代化工业生产中不可缺少的检测手段，它可以克服人类自身能力的局限性，在现代化工业生产中辅助或代替人类完成在线、自动、连续的测量和检测任务，极大地提高了控制系统的准确性、实时性和可靠性，使产品质量得到有效保证。

目前，国内LCD的机器视觉在线检测系统尚处于起步阶段，且多为离线检测。检测算法大多采用模版比对方式，即用待检测产品的图片与数据库中的标准图片进行对比，得到相似度分值，然后依据这个分值判别是否有缺陷。如普遍设定相似度的阈值为80％，待测产品的图片与数据库标准图片的相似度大于80％则为好品，反之则为坏品。但这种算法的检测精度低，一般只能达到2～3个子像素的分辨率。这样的检测精度无法满足国际标准，如BMW(宝马)规定，子像素点在被驱动点亮后，如果亮度小于正常亮度的70％为暗点缺陷，子像素点在关断状态下，如果亮度大于正常关断状态亮度的30％为亮点缺陷。而国外的成熟LCD AOI(Automatic Optical Inspection)非常昂贵，大多在百万以上，使得一般企业购买不起国外的测试设备。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种LCD缺陷在线检测方法及系统，用于解决现有技术中采用模版比对方式进行检测的精度低的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种LCD缺陷在线检测方法及系统；所述LCD缺陷在线检测方法包括：

对待检测的LCD图片中的每个像素点进行精确定位，获得每个像素点的坐标值，进而获得LCD的像素点坐标矩阵；

对所述像素点坐标矩阵进行补偿；

根据亮度阈值搜索补偿后的像素点坐标矩阵中的像素坏点。

优选地，所述精确定位获得每个像素点的坐标值的具体实现过程包括：对所述待检测的LCD图片进行预处理，所述预处理包括去除异常亮的像素点和补缺不亮的像素点；利用Blob算法对预处理后的LCD图片中的每个像素点进行处理，获得每个像素点的坐标值。

优选地，对所述像素点坐标矩阵进行补偿的具体实现过程为：对LCD的每一行和每一列的像素点坐标值做二阶线性拟合。

优选地，根据亮度阈值搜索像素坏点的具体实现过程包括：提取像素点的亮度；将所述像素点的亮度与周围区域同性质像素点的亮度均值进行比较，获得亮度差值；若亮度差值大于周围区域同性质像素点亮度均值的30％，则所述像素点为缺陷亮点；否则，若亮度差值小于周围区域同性质像素点亮度均值的70％，则所述像素点为暗点。

优选地，所述LCD缺陷在线检测方法还包括搜索异物亮点，具体实现过程为：对所述LCD图片进行低通滤波；根据滤波后的LCD图片的平均亮度对所述LCD图片进行自动阈值的二值化处理，获得二值化图片；对所述二值化图片进行滤波处理，滤除像素异常点和边缘像素点；利用Blob算法对滤波后的二值化图片进行分析处理，获得一个为1的8联通区域；判断所述8联通区域的大小是否大于第一预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；否则继续判断所述8联通区域的平均亮度是否大于第二预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；否则继续判断所述8联通区域的最高亮度是否大于第三预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点，否则表示所述8联通区域是缺陷亮点。

所述LCD缺陷在线检测系统包括：像素点定位模块、坐标补偿模块、坏点搜索模块；所述像素点定位模块对待检测的LCD图片中的每个像素点进行精确定位，获得每个像素点的坐标值，进而获得LCD的像素点坐标矩阵；所述坐标补偿模块与所述像素点定位模块相连，对所述像素点坐标矩阵进行补偿；所述坏点搜索模块与所述坐标补偿模块相连，根据亮度阈值搜索补偿后的像素点坐标矩阵中的像素坏点。

优选地，所述像素点定位模块包括：预处理模块、第一Blob算法模块；所述预处理模块对所述待检测的LCD图片进行预处理，去除异常亮的像素点和补缺不亮的像素点；所述第一Blob算法模块与所述预处理模块相连，对预处理后的LCD图片中的每个像素点进行处理，获得每个像素点的坐标值。

优选地，所述坐标补偿模块为二阶线性拟合模块。

优选地，所述坏点搜索模块包括：亮度提取模块、亮度比较模块、缺陷亮点判断模块、暗点判断模块；所述亮度提取模块提取像素点的亮度；所述亮度比较模块与所述亮度提取模块相连，将所述像素点的亮度与周围区域同性质像素点的亮度均值进行比较，获得亮度差值；所述缺陷亮点判断模块与所述亮度比较模块相连，若亮度差值大于周围区域同性质像素点亮度均值的30％，则所述像素点为缺陷亮点；所述暗点判断模块与所述亮度比较模块相连，若亮度差值小于周围区域同性质像素点亮度均值的70％，则所述像素点为暗点。

优选地，所述LCD缺陷在线检测系统还包括一与所述坐标补偿模块相连的异物亮点搜索模块，所述异物亮点搜索模块包括：低通滤波模块、二值化模块、第一滤波模块、第二Blob算法模块、第一判断模块、第二判断模块、第三判断模块；所述低通滤波模块对所述LCD图片进行低通滤波；所述二值化模块与所述低通滤波模块相连，根据滤波后的LCD图片的平均亮度对所述LCD图片进行自动阈值的二值化处理，获得二值化图片；所述第一滤波模块与所述二值化模块相连，对所述二值化图片进行滤波处理，滤除像素异常点和边缘像素点；所述第二Blob算法模块与所述第一滤波模块相连，利用Blob算法对滤波后的二值化图片进行分析处理，获得一个为1的8联通区域；所述第一判断模块与所述第二Blob算法模块相连，判断所述8联通区域的大小是否大于第一预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；所述第二判断模块与所述第一判断模块相连，判断所述8联通区域的平均亮度是否大于第二预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；所述第三判断模块与所述第二判断模块相连，判断所述8联通区域的最高亮度是否大于第三预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点，否则表示所述8联通区域是缺陷亮点。

如上所述，本发明所述的LCD缺陷在线检测方法及系统，具有以下有益效果：

本发明首先对LCD的每一个像素点进行精确定位，检测精度达到了每个像素点，可以检测出各种类型的LCD缺陷，而且通用性强、配置灵活、适应范围广、检测效率高、经济实用。

附图说明

图1为本发明所述的LCD缺陷在线检测方法的流程示意图。

图2为本发明所述的对每个像素点进行精确定位的方法流程示意图。

图3为本发明所述的补偿前的像素点坐标的示意图。

图4为本发明所述的补偿后的像素点坐标的示意图。

图5为本发明所述的搜索像素坏点的方法流程示意图。

图6为本发明所述的搜索异物亮点的方法流程示意图。

图7为本发明所述的LCD缺陷在线检测系统的结构示意图。

图8为本发明所述的像素点定位模块的结构示意图。

图9为本发明所述的坏点搜索模块的结构示意图。

图10为本发明所述的异物亮点搜索模块的结构示意图。

元件标号说明

100 像素点定位模块

101 预处理模块

102 第一Blob算法模块

200 坐标补偿模块

300 坏点搜索模块

301 亮度提取模块

302 亮度比较模块

303 缺陷亮点判断模块

304 暗点判断模块

400 异物亮点搜索模块

401 低通滤波模块

402 二值化模块

403 第一滤波模块

404 第二Blob算法模块

405 第一判断模块

406 第二判断模块

407 第三判断模块

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

请参阅附图。需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

下面结合实施例和附图对本发明进行详细说明。

实施例

本实施例提供一种LCD缺陷在线检测方法，如图1所示，所述LCD缺陷在线检测方法包括：

对待检测的LCD图片中的每个像素点进行精确定位，获得每个像素点的坐标值，进而获得LCD的像素点坐标矩阵。

进一步，如图2所示，所述精确定位获得每个像素点的坐标值的具体实现过程包括：

对所述待检测的LCD图片进行预处理，所述预处理包括去除异常亮的像素点和补缺不亮的像素点；

利用Blob算法对预处理后的LCD图片中的每个像素点进行处理，获得每个像素点的坐标值。

对所述像素点坐标矩阵进行补偿，补偿如镜头带来的畸变，Blob算法的错误定位等。

进一步，对所述像素点坐标矩阵进行补偿的具体实现过程为：对LCD的每一行和每一列的像素点坐标值做二阶线性拟合。因为绝大多数像素点的定位是正确的，故对LCD的每一行和每一列的坐标值做二阶线性拟合就可以达到补偿的目的，参见图3和图4所示，图3为补偿前的像素点坐标，图4为补偿后的像素点坐标。

根据亮度阈值搜索补偿后的像素点坐标矩阵中的像素坏点。搜索出像素坏点后，需要根据产品的要求判断LCD是否合格，如产品要求不能有一个坏点，则只要搜索出坏点，就认为不合格；但如果产品要求允许一个坏点，则当搜出大于一个坏点时，才认为LCD不合格。

进一步，如图5所示，根据亮度阈值搜索像素坏点的具体实现过程包括：

提取像素点的亮度；

将所述像素点的亮度与周围区域同性质像素点的亮度均值进行比较，获得亮度差值；

若亮度差值大于周围区域同性质像素点亮度均值的30％，则所述像素点为缺陷亮点；

否则，若亮度差值小于周围区域同性质像素点亮度均值的70％，则所述像素点为暗点。

本实施例提供一种搜索像素坏点的示例方法，但本发明的保护范围不限于本示例方法所述的范围：

基于每一个像素点的精确位置，跟据像素点的大小提取亮度L_pixel，然后与周围的像素点的亮度均值

进行比较。其中周围区域的范围是可以设定的，一般去5×5的区域，即上述公式中n＝5×5。

亮度的阈值一般根据行业标准是：缺陷亮点的亮度大于周围区域同性质像素点平均亮度的30％，暗点的亮度小于周围区域同性质像素点平均亮度的70％。

假设LCD图片中有一个像素亮点，该像素亮点的实际亮度为L_pixel，周围5×5区域中的像素点的平均亮度为

他们的差值为

L_{diff} = L_{pixel} - \frac{Σ_{1}^{n} L_{surroundingPixel}}{n}

(其中n＝5×5)。若

若差值大于周围平均亮度的30％，即L_diff＞L_{surroundingAverage}×30％，则判断为缺陷亮点。

若差值小于周围平均亮度的70％，即L_diff＜L_{surroundingAverage}×70％，则判断为暗点。

搜索LCD图片中的异物亮点。由于在LCD生产过程中，会有微小的颗粒异物落入像素点之间的缝隙，反光后会呈现亮点或亮线，因此本发明还提供了搜索LCD图片中的异物亮点的步骤。

进一步，如图6所示，搜索异物亮点的具体实现过程如图所示，包括：

对所述LCD图片进行低通滤波，去除掉由于相机噪声带来的突变亮度值；

根据滤波后的LCD图片的平均亮度对所述LCD图片进行自动阈值的二值化处理，获得二值化图片；

对所述二值化图片进行滤波处理，滤除像素异常点和边缘像素点，即去除掉单个的CCD像素点和边缘像素点的影响；

利用Blob算法对滤波后的二值化图片进行分析处理，获得为“1”的8联通区域；

判断所述8联通区域的大小是否大于第一预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是异物亮点；

否则继续判断所述8联通区域的平均亮度是否大于第二预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是异物亮点；

否则继续判断所述8联通区域的最高亮度是否大于第三预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是异物亮点，否则表示所述8联通区域是异物亮点。

所述第一预订阈值、第二预订阈值、第三预订阈值均是根据产品的不同，在设备调试的时候设定的。以一个有确定异物亮点缺陷的产品为例，调整上述阈值，就可以检测出这个异物亮点缺陷。所述8联通区域的大小、最高亮度和平均亮度都可以通过图像处理库函数Blob获得。

本发明所述的LCD缺陷在线检测方法及系统设计可靠、通用性强、配置灵活、适应范围广、检测效率高、经济实用等众多优点于一身，以其人工检测无法比拟的效率和精度为企业提供功能强大且完备的终检支持。该系统可以设计有良好的工作界面，测试流程管理、状态提示、结果报表等功能；设备自检、故障报警及数据库等功能实现生产线统计与管理需求。本发明可以检测3～19寸的液晶显示屏(手机屏，车载显示屏或笔记本显示屏)的点缺陷，线缺陷，均匀性，污斑(MURA)，灰阶(guma)，串扰(crosstalk)等产品缺陷。

本发明还提供一种LCD缺陷在线检测系统，如图7所示，该系统包括：像素点定位模块100、坐标补偿模块200、坏点搜索模块300、异物亮点搜索模块400；所述坐标补偿模块200与所述像素点定位模块100相连，所述坏点搜索模块300与所述坐标补偿模块200相连，所述异物亮点搜索模块400与所述坐标补偿模块200相连。

所述像素点定位模块100对待检测的LCD图片中的每个像素点进行精确定位，获得每个像素点的坐标值，进而获得LCD的像素点坐标矩阵。

进一步，如图8所示，所述像素点定位模块100包括：预处理模块101、第一Blob算法模块102；所述预处理模块101对所述待检测的LCD图片进行预处理，去除异常亮的像素点和补缺不亮的像素点；所述第一Blob算法模块102与所述预处理模块101相连，对预处理后的LCD图片中的每个像素点进行处理，获得每个像素点的坐标值。

所述坐标补偿模块200对所述像素点坐标矩阵进行补偿。进一步，所述坐标补偿模块200为二阶线性拟合模块。

所述坏点搜索模块300根据亮度阈值搜索补偿后的像素点坐标矩阵中的像素坏点。

进一步，如图9所示，所述坏点搜索模块300包括：亮度提取模块301、亮度比较模块302、缺陷亮点判断模块303、暗点判断模块304；所述亮度提取模块301提取像素点的亮度；所述亮度比较模块302与所述亮度提取模块301相连，将所述像素点的亮度与周围区域同性质像素点的亮度均值进行比较，获得亮度差值；所述缺陷亮点判断模块303与所述亮度比较模块302相连，若亮度差值大于周围区域同性质像素点亮度均值的30％，则所述像素点为缺陷亮点；所述暗点判断模块304与所述亮度比较模块302相连，若亮度差值小于周围区域同性质像素点亮度均值的70％，则所述像素点为暗点。

所述异物亮点搜索模块400搜索LCD图片中的异物亮点。

进一步，如图10所示，所述异物亮点搜索模块400包括：低通滤波模块401、二值化模块402、第一滤波模块403、第二Blob算法模块404、第一判断模块405、第二判断模块406、第三判断模块407；所述低通滤波模块401对所述LCD图片进行低通滤波；所述二值化模块402与所述低通滤波模块401相连，根据滤波后的LCD图片的平均亮度对所述LCD图片进行自动阈值的二值化处理，获得二值化图片；所述第一滤波模块403与所述二值化模块402相连，对所述二值化图片进行滤波处理，滤除像素异常点和边缘像素点；所述第二Blob算法模块404与所述第一滤波模块403相连，利用Blob算法对滤波后的二值化图片进行分析处理，获得一个为1的8联通区域；所述第一判断模块405与所述第二Blob算法模块404相连，判断所述8联通区域的大小是否大于第一预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；所述第二判断模块406与所述第一判断模块405相连，判断所述8联通区域的平均亮度是否大于第二预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；所述第三判断模块407与所述第二判断模块406相连，判断所述8联通区域的最高亮度是否大于第三预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点，否则表示所述8联通区域是缺陷亮点。

本发明所述的LCD缺陷在线检测系统可以实现本发明所述的LCD缺陷在线检测方法，但本发明所述的LCD缺陷在线检测方法的实现装置不限于本发明所述的LCD缺陷在线检测系统。

传统的LCD检测方式大多采用模版学习比较的算法，这种算法的致命缺点在于：将两幅图像进行比较，而待检测的LCD大多是由百万个像素点组成，如果一个像素点有缺陷，模版比较的算法是基本无效的。而本发明所述的LCD缺陷在线检测方法首先要对LCD的每一个像素点进行精确定位，检测精度达到了每个像素点，可以检测出各种类型的LCD缺陷，如点缺陷，线缺陷，均匀性，污斑(MURA)，灰阶(guma)，串扰(crosstalk)等产品缺陷，而且通用性强、配置灵活、适应范围广、检测效率高、经济实用。

综上所述，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims

1.一种LCD缺陷在线检测方法，其特征在于，所述LCD缺陷在线检测方法包括：

对所述像素点坐标矩阵进行补偿；

根据亮度阈值搜索补偿后的像素点坐标矩阵中的像素坏点。

2.根据权利要求1所述的LCD缺陷在线检测方法，其特征在于：所述精确定位获得每个像素点的坐标值的具体实现过程包括：

3.根据权利要求1所述的LCD缺陷在线检测方法，其特征在于：对所述像素点坐标矩阵进行补偿的具体实现过程为：对LCD的每一行和每一列的像素点坐标值做二阶线性拟合。

4.根据权利要求1所述的LCD缺陷在线检测方法，其特征在于，根据亮度阈值搜索像素坏点的具体实现过程包括：

提取像素点的亮度；

5.根据权利要求1所述的LCD缺陷在线检测方法，其特征在于：所述LCD缺陷在线检测方法还包括搜索异物亮点，具体实现过程为：

对所述LCD图片进行低通滤波；

对所述二值化图片进行滤波处理，滤除像素异常点和边缘像素点；

利用Blob算法对滤波后的二值化图片进行分析处理，获得一个为1的8联通区域；

判断所述8联通区域的大小是否大于第一预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；

否则继续判断所述8联通区域的平均亮度是否大于第二预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；

否则继续判断所述8联通区域的最高亮度是否大于第三预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点，否则表示所述8联通区域是缺陷亮点。

6.一种LCD缺陷在线检测系统，其特征在于，所述LCD缺陷在线检测系统包括：

像素点定位模块，对待检测的LCD图片中的每个像素点进行精确定位，获得每个像素点的坐标值，进而获得LCD的像素点坐标矩阵；

坐标补偿模块，与所述像素点定位模块相连，对所述像素点坐标矩阵进行补偿；

坏点搜索模块，与所述坐标补偿模块相连，根据亮度阈值搜索补偿后的像素点坐标矩阵中的像素坏点。

7.根据权利要求6所述的LCD缺陷在线检测系统，其特征在于，所述像素点定位模块包括：

预处理模块，对所述待检测的LCD图片进行预处理，去除异常亮的像素点和补缺不亮的像素点；

第一Blob算法模块，与所述预处理模块相连，对预处理后的LCD图片中的每个像素点进行处理，获得每个像素点的坐标值。

8.根据权利要求6所述的LCD缺陷在线检测系统，其特征在于：所述坐标补偿模块为二阶线性拟合模块。

9.根据权利要求6所述的LCD缺陷在线检测系统，其特征在于，所述坏点搜索模块包括：

亮度提取模块，提取像素点的亮度；

亮度比较模块，与所述亮度提取模块相连，将所述像素点的亮度与周围区域同性质像素点的亮度均值进行比较，获得亮度差值；

缺陷亮点判断模块，与所述亮度比较模块相连，若亮度差值大于周围区域同性质像素点亮度均值的30％，则所述像素点为缺陷亮点；

暗点判断模块，与所述亮度比较模块相连，若亮度差值小于周围区域同性质像素点亮度均值的70％，则所述像素点为暗点。

10.根据权利要求6所述的LCD缺陷在线检测系统，其特征在于，所述LCD缺陷在线检测系统还包括一与所述坐标补偿模块相连的异物亮点搜索模块，所述异物亮点搜索模块包括：

低通滤波模块，对所述LCD图片进行低通滤波；

二值化模块，与所述低通滤波模块相连，根据滤波后的LCD图片的平均亮度对所述LCD图片进行自动阈值的二值化处理，获得二值化图片；

第一滤波模块，与所述二值化模块相连，对所述二值化图片进行滤波处理，滤除像素异常点和边缘像素点；

第二Blob算法模块，与所述第一滤波模块相连，利用Blob算法对滤波后的二值化图片进行分析处理，获得一个为1的8联通区域；

第一判断模块，与所述第二Blob算法模块相连，判断所述8联通区域的大小是否大于第一预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；

第二判断模块，与所述第一判断模块相连，判断所述8联通区域的平均亮度是否大于第二预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点；

第三判断模块，与所述第二判断模块相连，判断所述8联通区域的最高亮度是否大于第三预定阈值，若不大于则表示所述8联通区域不是缺陷亮点，否则表示所述8联通区域是缺陷亮点。