CN107561736A - 基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法 - Google Patents

基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法 Download PDF

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陈文建
李武森
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Abstract

本发明公开了一种基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，步骤如下：首先采集标准的LCD显示屏图像建立标准图库，每2min重新采集更新图库；然后采集待测的LCD显示屏图像；然后对标准图和待测图进行配准，采用基于傅里叶及Hough变换的方法；接着对配准后的待测图和标准图进行加权平均融合，得到新的待测图；之后对融合后的待测图和标准图分别进行局部自适应阈值分割；最后差影法检测缺陷，并由最小外接矩形法统计缺陷的类型及位置。本发明能实时高精度检测LCD缺陷，检测准确率达98.667％。

Description

基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及LCD显示缺陷检测领域，特别是一种基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法。
背景技术
液晶显示器件广泛应用于各种家用电器和仪器仪表，取得了长足发展。显示屏由于生产工艺繁杂、易受周围环境影响，使其容易产生缺陷，因此LCD显示缺陷的检测对改进LCD显示屏生产工艺以及提高其产品质量有着重要的意义。常用的方法有人工视觉检测、电学参数检测、自动光学检测，前两者一般用来检测宏观缺陷，对于微观缺陷无法检测，传统的人工视觉检测中人眼的分辨率不高会出现漏检误检，主观性大，长期工作会产生视觉疲劳导致稳定性不高，质量检测精度难保证，无法成为统一的检测标准。自动光学检测以其非接触性、高性能等优点得以快速发展。很多学者对LCD显示缺陷自动检测做过研究，但大量方法中，有的没有很好的克服光照影响，有的对图像旋转敏感，有的要求被测对象背景简单，有的无法检测出缺陷信息等，且基本没有方法检测与目标背景相近的缺陷。
LCD缺陷检测的核心是图像配准，配准精度越高检测精度越高，主要有基于区域和基于特征两种方法，目前基于特征的方法最普遍。传统的SIFT算法对图像旋转和尺度变化鲁棒性好，但运算量大、时间复杂度高。基于SIFT提出的SURF算法以牺牲精度换取速度。后来很多学者在SIFT和SURF的基础上进行改进，但是，大多方法图像配准的精度一般，且适用范围比较局限；对图像亮度变化的抗干扰能力不高；能够处理的旋转角度小；都必须采用去除误匹配算法，时间复杂度高；所有方法配准过程都采用仿射变换，而仿射变换是透射变换的一种特殊情况，只能处理二维空间旋转和平移，若图像微畸变出现三维状态，仿射变换将会出错。
发明内容
本发明的目的在于提供一种简单、快速、准确率高的LCD缺陷检测方法，满足各种需要LCD检测市场的需求。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤1、采集标准的LCD显示屏图像，建立标准图库；所述的标准图需每2min重新采集一次，从而更新标准图库。
步骤2、采集待测的LCD显示屏图像；
步骤3、将步骤1的标准图和步骤2的待测图进行配准，采用基于傅里叶及Hough变换的方法，得到配准后的待测图；基于傅里叶及Hough变换的方法对图像进行配准，具体过程如下：
步骤3-1、对待测图进行纯黑色填充延扩，使其尺寸变为2、3或5的倍数；
步骤3-2、对延扩之后的待测图进行快速傅里叶变换，并对幅度值进行归一化处理，将频域原点置于整幅图像的中心位置，得到傅里叶频谱图；
步骤3-3、以上述得到的傅里叶频谱图中心为原点，设置一个长、宽分别为频谱图长、宽1/4的矩形，先取阈值110对频谱图进行阈值分割，判断未分布在上述矩形范围内的散点数占总散点数的比例是否超过10％，若超过，阈值加1重新阈值分割，若反之，得到阈值图且进行下一步；
步骤3-4、对得到的阈值图以设定的投票点数值进行Hough直线检测，判断检测到的直线数目是否等于3，若不等于，投票点数值减1重新进行Hough直线检测，若反之，检测出直线且进行下一步；优选的，设定的投票点数值为200～250。
步骤3-5、对得到的直线求其斜率获得旋转角度θ，根据该角度对待测图做仿射变换获得初步待测图；
步骤3-6、将得到的初步待测图与标准图进行基于特征点的匹配，得到最终配准后的待测图。
步骤4、对步骤1的标准图和步骤3配准后的待测图进行融合处理，得到融合后的待测图；对标准图和待测图进行融合处理，具体采用的是加权平均融合，所用的公式为：
B'(M,N)＝c1A(M,N)+c2B(M,N)
式中，A为标准图，B为配准后的待测图，大小均为M×N，B’为融合后的待测图，加权系数：c2＝1-c1
优选的，加权系数的取值为：c1＝0.38，c2＝0.62。
步骤5、分别对步骤1的标准图、步骤4融合后的待测图进行阈值分割，得到两幅阈值图；阈值分割时，具体采用的是局部自适应阈值分割，其滑动窗口大小为7×7。
步骤6、利用差影法处理步骤5得到的两幅阈值图，检测出缺陷，并用最小外接矩形法统计缺陷的类型及位置，从而完成缺陷检测。
本发明与现有方法相比，其显著优点在于：(1)本发明方法是自动光学检测，非接触性测量，可以避免对测量对象的破坏；(2)本发明需2min自动更新标准图库，一定程度上避免了光照变化对检测结果的影响，提高了检测精度；(3)本发明中基于傅里叶及Hough变换的配准方法速度快且精度高，为LCD缺陷检测提供很好的基础；(4)本发明中加权平均融合进一步提高了配准精度，进而提高检测精度；(5)本发明中局部自适应阈值分割，不仅可以区分明显的缺陷，也能够区分与背景近似的缺陷，降低了漏检率。
附图说明
图1是本发明基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法流程图。
图2是本发明中基于傅里叶及Hough变换的配准过程的流程图。
图3为本发明基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法的实施例图，其中图(a)为标准图，图(b)为待检测图，图(c)为配准后的待测图，图(d)为融合后的待测图，图(e)为图(a)的阈值分割图，图(f)为图(d)的阈值分割图，图(g)和图(h)为缺陷检测的结果。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
结合图1，本发明基于傅里叶变换和Hough变换的图像配准方法，包括以下步骤：
步骤1、采集标准的LCD显示屏图像，建立标准图库，标准图需每2min重新采集一次，从而更新标准图库；
步骤2、采集待测的LCD显示屏图像；
步骤3、采用基于傅里叶及Hough变换的方法，对步骤1的标准图和步骤2的待测图进行配准，具体过程结合图2，得到配准后的待测图；基于傅里叶及Hough变换的方法对图像进行配准，具体过程如下：
步骤3-1、对待测图进行纯黑色填充延扩，使其尺寸变为2、3或5的倍数；
步骤3-2、对延扩之后的待测图进行快速傅里叶变换，并对幅度值进行归一化处理，将频域原点置于整幅图像的中心位置，得到傅里叶频谱图；
步骤3-3、以上述得到的傅里叶频谱图中心为原点，设置一个长、宽分别为频谱图长、宽1/4的矩形，先取阈值110对频谱图进行阈值分割，判断未分布在上述矩形范围内的散点数占总散点数的比例是否超过10％，若超过，阈值加1重新阈值分割，若反之，得到阈值图且进行下一步；
步骤3-4、对得到的阈值图以设定的投票点数值进行Hough直线检测，判断检测到的直线数目是否等于3，若不等于，投票点数值减1重新进行Hough直线检测，若反之，检测出直线且进行下一步；优选的，设定的投票点数值为200～250。
步骤3-5、对得到的直线求其斜率获得旋转角度θ，根据该角度对待测图做仿射变换获得初步待测图；
步骤3-6、将得到的初步待测图与标准图进行基于特征点的匹配，得到最终配准后的待测图。
步骤4、对步骤1的标准图和步骤3配准后的待测图进行加权平均融合处理，得到融合后的待测图，所用的公式为：
B'(M,N)＝c1A(M,N)+c2B(M,N)
式中，A为标准图，B为配准后的待测图，大小均为M×N，B’为融合后的待测图，加权系数：c2＝1-c1。加权系数的取值为：c1＝0.38，c2＝0.62；
步骤5、分别对步骤1的标准图、步骤4融合后的待测图进行局部自适应阈值分割，其滑动窗口大小为7×7，得到两幅阈值图；
步骤6、利用差影法处理步骤5得到的两幅阈值图，检测出缺陷，并用最小外接矩形法统计缺陷的类型及位置，从而完成缺陷检测。
本发明的一种基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，能够快速检测出缺陷并判断其位置和类型。与传统的方法相比，本发明的检测方法不仅速度快而且准确率高，准确率能够达到98.667％，具有很好的应用前景。
下面结合实施例进行具体描述。
实施例
(1)结合图3，采集标准图如图(a)，存入标准图库；
(2)采集待测图如图(b)；
(3)采用基于傅里叶及Hough变换的方法，对图(a)和(b)进行配准得到图(c)；
(4)对图(a)、(c)进行加权平均融合得到图(d)；
(5)对图(a)、(d)分别进行局部自适应阈值分割，得到图(e)和(f)；
(6)对图(e)和图(f)进行差影法检测出缺陷，并用最小外接矩形法统计缺陷的类型及位置如图(g)和图(h)。
本发明方法简单、速度快、准确率高，准确率能够达到98.667％，满足各种需要LCD缺陷检测市场的需求，有很好的应用前景。

Claims (7)

1.一种基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、采集标准的LCD显示屏图像，建立标准图库；
步骤2、采集待测的LCD显示屏图像；
步骤3、将步骤1的标准图和步骤2的待测图进行配准，采用基于傅里叶及Hough变换的方法，得到配准后的待测图；
步骤4、对步骤1的标准图和步骤3配准后的待测图进行融合处理，得到融合后的待测图；
步骤5、分别对步骤1的标准图、步骤4融合后的待测图进行阈值分割，得到两幅阈值图；
步骤6、利用差影法处理步骤5得到的两幅阈值图，检测出缺陷，并用最小外接矩形法统计缺陷的类型及位置，从而完成缺陷检测。
2.根据权利要求1所述的基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，其特征在于，步骤1所述的标准图需每2min重新采集一次，从而更新标准图库。
3.根据权利要求1所述的基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，其特征在于，步骤3中基于傅里叶及Hough变换的方法对图像进行配准，具体过程如下：
步骤3-1、对待测图进行纯黑色填充延扩，使其尺寸变为2、3或5的倍数；
步骤3-2、对延扩之后的待测图进行快速傅里叶变换，并对幅度值进行归一化处理，将频域原点置于整幅图像的中心位置，得到傅里叶频谱图；
步骤3-3、以上述得到的傅里叶频谱图中心为原点，设置一个长、宽分别为频谱图长、宽1/4的矩形，先取阈值110对频谱图进行阈值分割，判断未分布在上述矩形范围内的散点数占总散点数的比例是否超过10％，若超过，阈值加1重新阈值分割，若反之，得到阈值图且进行下一步；
步骤3-4、对得到的阈值图以设定的投票点数值进行Hough直线检测，判断检测到的直线数目是否等于3，若不等于，投票点数值减1重新进行Hough直线检测，若反之，检测出直线且进行下一步；
步骤3-5、对得到的直线求其斜率获得旋转角度θ，根据该角度对待测图做仿射变换获得初步待测图；
步骤3-6、将得到的初步待测图与标准图进行基于特征点的匹配，得到最终配准后的待测图。
4.根据权利要求1所述的基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，其特征在于，步骤4中对标准图和待测图进行融合处理，具体采用的是加权平均融合，所用的公式为：
B'(M,N)＝c1A(M,N)+c2B(M,N)
式中，A为标准图，B为配准后的待测图，大小均为M×N，B’为融合后的待测图，加权系数：
5.根据权利要求1所述的基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，其特征在于，步骤5进行阈值分割时，具体采用的是局部自适应阈值分割，其滑动窗口大小为7×7。
6.根据权利要求3所述的基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，其特征在于，步骤3-4中设定的投票点数值为200～250。
7.根据权利要求4所述的基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，其特征在于，加权系数的取值为：c1＝0.38，c2＝0.62。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108449525A (zh) * 2018-03-26 2018-08-24 京东方科技集团股份有限公司 自动光学检查中标准图像的获取方法及自动光学检查设备
CN109886952A (zh) * 2019-02-25 2019-06-14 京东方科技集团股份有限公司 一种屏幕缺陷点检测方法及其装置、计算机可读介质
CN110530883A (zh) * 2019-09-30 2019-12-03 凌云光技术集团有限责任公司 一种缺陷检测方法
CN111060527A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 歌尔股份有限公司 一种字符缺陷检测方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011038905A (ja) * 2009-08-11 2011-02-24 Okayama Univ 欠陥検査方法及び欠陥検査装置
CN102096920A (zh) * 2010-12-31 2011-06-15 清华大学 基于标靶图像的亚像素配准方法
CN103499296A (zh) * 2013-10-21 2014-01-08 东华大学 基于机器视觉的批量零件自动检测系统及方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011038905A (ja) * 2009-08-11 2011-02-24 Okayama Univ 欠陥検査方法及び欠陥検査装置
CN102096920A (zh) * 2010-12-31 2011-06-15 清华大学 基于标靶图像的亚像素配准方法
CN103499296A (zh) * 2013-10-21 2014-01-08 东华大学 基于机器视觉的批量零件自动检测系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
朱炳斐,陈文建,李武森,张峻乾: "基于傅里叶梅林变换的LCD显示缺陷检测", 《激光与光电子学进展》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108449525A (zh) * 2018-03-26 2018-08-24 京东方科技集团股份有限公司 自动光学检查中标准图像的获取方法及自动光学检查设备
CN109886952A (zh) * 2019-02-25 2019-06-14 京东方科技集团股份有限公司 一种屏幕缺陷点检测方法及其装置、计算机可读介质
CN109886952B (zh) * 2019-02-25 2021-04-23 京东方科技集团股份有限公司 一种屏幕缺陷点检测方法及其装置、计算机可读介质
CN110530883A (zh) * 2019-09-30 2019-12-03 凌云光技术集团有限责任公司 一种缺陷检测方法
CN111060527A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 歌尔股份有限公司 一种字符缺陷检测方法及装置
US12002198B2 (en) 2019-12-30 2024-06-04 Goertek Inc. Character defect detection method and device

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