CN107845087A - 液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法和系统 - Google Patents

液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法和缺陷检测系统包括：采集液晶面板各区域图像，对所述图像进行几何校正及滤波处理；记录每一行像素坐标值及灰阶值，依据灰阶值认定背景区域和亮度不均匀缺陷像素点；获取亮度不均匀缺陷结果；获取背景区域图像和亮度不均匀缺陷结果；对获取的亮度不均匀缺陷结果进行与运算，得到新的亮度不均匀缺陷结果；采用SEMU算法对不均匀缺陷等级进行量化，得到第一量化值；采用结构相似性算法对相似度进行量化，得到第二量化值；计算后划分液晶面板的缺陷等级。本发明便于生产线快速、稳定地检测液晶面板亮度不均匀缺陷和对液晶面板进行分级，控制成本，提高利润率。

Description

液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法和系统
技术领域
本发明涉及缺陷检测技术领域，特别是涉及液晶面板亮度不均匀缺陷检测方法和液晶面板亮度不均匀缺陷检测系统。
背景技术
液晶面板上的亮度不均匀缺陷就是一种典型的低对比度目标。在视觉上，亮度不均匀缺陷一般表现为可被人眼感知的、没有固定形状、边缘模糊的低对比度区域。而伴随着微电子技术的迅速发展，液晶显示器正向着大画面、低功耗、轻薄化、高分辨率的方向发展。这样的趋势在带来高视觉效果和便携性等诸多优点的同时也会使得产生显示缺陷的几率大大增加。当前国内液晶制造业对液晶面板亮度不均匀缺陷的检测大多数都还未脱离人工检测阶段，由经过培训的工人直接观察确定液晶面板是否存在亮度不均匀缺陷。但由于人工检测成本较高，检测时间较长，因此只能进行抽样检查，且人工评判标准不一，主观性较强，长时间工作易造成人眼疲劳，这些缺点均成为限制产线生产效率及检测精度提高的重要问题。同时人工检测的准确率不可控，可靠性相对较低。人工检测不能快速、稳定地检测液晶面板的亮度不均匀缺陷和对液晶面板进行分级。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法和系统，能够快速、稳定地检测液晶面板的亮度不均匀缺陷和对液晶面板进行分级。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，检测方法包括：采集液晶面板各区域图像，对图像进行几何校正及滤波处理；记录每一行像素坐标值及灰阶值，依据灰阶值认定背景区域和亮度不均匀缺陷像素点；采用阈值分割法获取亮度不均匀缺陷结果；采用独立成分分析算法获取背景区域图像和亮度不均匀缺陷结果；对阈值分割法和独立成分分析算法获取的亮度不均匀缺陷结果进行与运算，得到新的亮度不均匀缺陷结果；采用SEMU算法对所述液晶面板的亮度不均匀缺陷等级进行量化，得到第一量化值，采用结构相似性算法对液晶面板图像质量的相似度进行量化，得到第二量化值，使用第一量化值和第二量化值进行计算，根据计算结果划分液晶面板的缺陷等级。
其中，对图像进行几何校正及滤波处理的步骤具体包括：对图像进行二值化处理，采用边缘检测算法分辨图像和无关区域；根据图像的三条边或三个角将图像校正为垂直于水平面且与无关区域平行，建立三维坐标系，将像素的灰阶值设为Z轴；采用移动均值滤波器对校正后的图像进行滤波处理。
其中，记录每一行像素坐标值及灰阶值，依据灰阶值认定背景区域和亮度不均匀缺陷像素点的步骤具体包括：计算每一行像素灰阶值平均值μ及方差σ2，设定g为像素点的灰阶值，则将满足μ-σ<g<μ+σ的像素点所在区域认定为背景区域；设定权重值为ω，ω＝(μ+gmin)/2，认定灰阶值为g>μ+σ或g<ω的像素点为亮度不均匀缺陷像素点。
其中，采用阈值分割法获取亮度不均匀缺陷结果的步骤具体包括：连接亮度不均匀缺陷像素点，运用形态学侵蚀膨胀操作对亮度不均匀缺陷像素点进行缺陷分割，获取亮度不均匀缺陷结果；其中，对亮度不均匀缺陷像素点进行缺陷分割，获取亮度不均匀缺陷结果的步骤具体包括：对连接所述亮度不均匀缺陷像素点形成的缺陷分割区域包含的像素点数量进行统计；当所述像素点数量小于预设的阈值时，确定所述缺陷分割区域是由形态学侵蚀膨胀操作形成的噪声点，将所述区域认定为背景区域；当所述像素点数量大于预设的阈值时，确定所述缺陷分割区域为亮度不均匀缺陷区域。
其中，采用独立成分分析算法获取亮度不均匀缺陷结果的步骤具体包括：取N个无缺陷的样本作为训练样本，将每一个样本重新排列成行向量，并组成训练样本矩阵I；对训练样本进行去均值、白化/球化处理；构建训练样本基础图像，设定基础图像Y＝WZ，使用独立成分分析算法求解混矩阵W；将大小为m×n的测试样本d投影到图像基Y上，得到投影系数b，b＝d*pinv(Y)其中pinv(Y)表示Y的伪逆矩阵；使用投影系数b重构图像背景background＝b·Y，将background还原成m×n的矩阵，该矩阵即为重建出的背景图像灰度值矩阵；用原始图像灰度值矩阵减去重建出的背景图像灰度值矩阵得到差分图像矩阵；对所述差分图像矩阵进行阈值分割提取出亮度不均匀缺陷像素点。
其中，对训练样本进行去均值、白化/球化处理的步骤具体包括：
其中，A、U分别为协方差矩阵的特征值和对应的特征向量矩阵。
其中，采用SEMU算法对所述液晶面板的亮度不均匀缺陷进行量化，得到第一量化值的步骤具体包括：亮度不均匀缺陷第一量化值SEMU定义如下：其中，|C|为亮度不均匀缺陷区域与图像背景区域平均对比度，Sx表示亮度不均匀缺陷区域的面积，|C|＝|Cb-Ca|/Ca，Ca、Cb分别为亮度不均匀缺陷区域和图像背景区域的平均灰度值，NP表示亮度不均匀缺陷区域的像素个数，N总表示图像的像素总数，S表示液晶面板的实际有效面积。
其中，采用结构相似性算法对液晶面板图像质量的相似度进行量化，得到第二量化值的步骤具体包括：分别从亮度，对比度，结构三方面度量图像的相似度；
其中，μx、μy表示图像X、Y的平均灰度值，σx、σy表示图像Y的标准差，σxy表示图像X和Y的协方差；将独立成分分析算法提取出的背景区域图像与图像输入结构相似性指数函数进行比较，结构相似性指数函数为：SSIM(X,Y)＝L(X,Y)*C(X,Y)*S(X,Y),其中，
其中，使用所述第一量化值和第二量化值进行计算，根据计算结果划分液晶面板的缺陷等级的步骤具体包括：使用以下公式计算其中，α、β分别为SEMU算法和结构相似性算法的补偿系数，α、β满足α+β＝1；根据检测结果S区分液晶面板的缺陷等级。
为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种液晶面板亮度不均匀缺陷检测系统，系统能够实现如上述所述的方法。
本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明通过采用多阈值分割获取亮度不均匀缺陷结果，使用独立成分分析算法提取图像背景并获取亮度不均匀缺陷结果，将图像背景用于结构相似性计算，对阈值分割和独立成分分析算法获取的亮度不均匀缺陷结果进行与运算使侦测更加精确。SEMU算法和结构相似性算法联合评价液晶面板亮度不均匀缺陷，弥补了人眼主观感受评价缺陷，本发明便于生产线快速、稳定地检测液晶面板亮度不均匀缺陷和对液晶面板进行分级，控制成本，提高利润率。
附图说明
图1是本发明液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法一实施方式的流程示意图；
图2是本发明独立成分分析算法获取背景区域图像和亮度不均匀缺陷结果一实施方式流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，均属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1是本发明液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法一实施方式的流程示意图，本实施例的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法包括如下步骤：
S101：采集液晶面板各区域图像，对所述图像进行几何校正及滤波处理。
使用线扫描相机采集液晶面板工作状态时各区域的显示图像，线扫描相机光圈的的中轴线垂直于液晶面板屏幕。对所述图像进行几何校正及滤波处理的步骤具体包括：
将图像二值化处理，设定显示图像灰阶值为255，背景区域灰阶值为0，对二值化处理后的图像采用边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Canny算法等区分显示图像与背景；
图像校正，利用Hough变换检测显示图像边缘直线，通过显示图像的三条边将显示图像校正为水平方向，然后用Harris算法提取出显示图像的三个角，通过这三个角分割显示图像与背景，以X、Y分别为显示图像上像素的坐标，Z为像素的灰阶值。
滤波处理，将建立坐标系后的显示图像输入15*1的移动均值滤波器进行滤波处理，其中，I’(x,y)和I(x,y)分别是滤波后的图像和输入图像。
S102：记录每一行像素坐标值及灰阶值，依据灰阶值认定背景区域和亮度不均匀缺陷像素点。
记录滤波后的图像上每一行像素的坐标值和灰阶值，计算每一行像素的灰阶值平均值μ以及σ2，设g为像素点的灰阶值，则将满足μ-σ<g<μ+σ的像素点所在区域认定为背景区域，设定权重值为ω，ω＝(μ+gmin)/2，认定灰阶值为g>μ+σ或g<ω的像素点为亮度不均匀缺陷像素点。
S103：采用阈值分割法获取亮度不均匀缺陷结果。
连接相邻的灰阶值为g>μ+σ或g<ω的亮度不均匀缺陷像素点，使这些亮度不均匀缺陷像素点形成缺陷分割区域，运用形态学侵蚀膨胀操作对缺陷分割区域中的亮度不均匀缺陷像素点进行缺陷分割，获取获取亮度不均匀缺陷结果。其中，获取亮度不均匀缺陷结果的步骤为：对形成的缺陷分割区域进行形态学侵蚀膨胀操作，统计该区域的像素点数量并判断统计的像素点数量是否大于预设的阈值。
当像素点的数量小于预设的阈值时，确定该区域为形态学侵蚀膨胀操作形成的噪声点，将该区域认定为背景区域。
当像素点的数量大于预设的阈值时，确定该区域为亮度不均匀缺陷区域。
其中，预设的像素点数量阈值，可根据实际情况和要求进行设定，例如30、40、50等。
S104：采用独立成分分析算法获取背景区域图像和亮度不均匀缺陷结果。
请参阅图2，图2是本发明独立成分分析算法获取背景区域图像和亮度不均匀缺陷结果一实施方式流程示意图。本实施方式的独立成分分析算法获取背景区域图像和亮度不均匀缺陷结果包括如下步骤：
S201：取N个无缺陷的样本作为训练样本，将每一个样本重新排列成行向量，并组成训练样本矩阵I。
选择大规模、多类型的均匀无缺陷图像集作为训练样本，相机采集到的图像尺寸一般都比较大，不利于训练学习，需要分割成m×n的子块图像。样本越多提取的图像基越具有普适性，背景重建效果越好，但也同时会耗费更多的重建时间。
将N幅m×n的无缺陷图像转换成1×(m×n)的行向量X，组成样本矩阵I＝X[X1,X2,…XN]T，其中行向量Xi对应于第i幅训练图像，构建的样本矩阵I如下所示：
S202：对训练样本进行去均值、白化/球化处理。
对训练样本矩阵I求均值然后矩阵I减去平均值其中，求均值的公式为：
为消除数据之间的相关性，提高算法的收敛性，对数据白化/球化处理，白化/球化数据的公式为：
其中，A、U分别为协方差矩阵的特征值和对应的特征向量矩阵。
S203：构建训练样本基础图像，设定基础图像Y＝WZ，使用独立成分分析算法求解混矩阵W。
独立成分分析算法是一种基于高阶统计信息的去相关多元数据处理方法，能把一组混合信号分解为独立的成分。在独立成分分析算法模型中，混合信号X＝[X1,X2,…XN]T可以表示成公式：
其中，其中A是混合矩阵，S是独立的源信号，都不能直接从混合信号X中分离出来。独立成分分析算法通过X求得一个解混矩阵W，分解所获得的信号Y是S的最优逼近，该关系可以通过下式表示：
Y＝WX＝WS,A＝inv(W),其中，Y＝[y1,y2,…yn]T。
如果将X看成训练图像集，则Y可看成是独立的图像基。求解混矩阵W，从而分离出独立的图像基Y。
S204：将大小为m×n的测试样本d投影到图像基Y上，得到投影系数b，b＝d*pinv(Y)，其中pinv(Y)表示Y的伪逆矩阵。
将测试图像分割成m×n的子块图像，提取子块图像的灰度值，并转换成1×(m×n)的行向量d，将行向量d投影到分离出独立的图像基Y上，得到投影系数b，b＝d*pinv(Y)，其中pinv(Y)表示Y的伪逆矩阵。
S205：使用投影系数b重构图像背景background＝b·Y，将background还原成m×n的矩阵，该矩阵即为重建出的背景图像灰度值矩阵。
S206：用原始图像灰度值矩阵减去重建出的背景图像灰度值矩阵得到差分图像矩阵。
用获得的原始图像上的每个像素灰度值形成的灰度值矩阵减去重建出的背景图像灰度值矩阵，得到差分图像矩阵。
S207：对所述差分图像矩阵进行阈值分割提取出亮度不均匀缺陷像素点。
对得到的差分图像矩阵中的每个像素点的灰度值取绝对值。计算差分图像中每一行像素的灰阶值平均值μ以及σ2，设g为像素点的灰阶值，则将满足μ-σ<g<μ+σ的像素点所在区域认定为背景区域，设定权重值为ω，ω＝(μ+gmin)/2，认定灰阶值为g>μ+σ或g<ω的像素点为亮度不均匀缺陷像素点。
连接相邻的灰阶值为g>μ+σ或g<ω的亮度不均匀缺陷像素点，使这些亮度不均匀缺陷像素点形成缺陷分割区域，运用形态学侵蚀膨胀操作对缺陷分割区域中的亮度不均匀缺陷像素点进行缺陷分割，获取获取亮度不均匀缺陷结果。其中，获取亮度不均匀缺陷结果的步骤为：对形成的缺陷分割区域进行形态学侵蚀膨胀操作，统计该区域的像素点数量并判断统计的像素点数量是否大于预设的阈值。
当像素点的数量小于预设的阈值时，确定该区域为形态学侵蚀膨胀操作形成的噪声点，将该区域认定为背景区域。
当像素点的数量大于预设的阈值时，确定该区域为亮度不均匀缺陷区域。
其中，为便于区分，将获得的亮度不均匀缺陷区域的亮度不均匀缺陷像素点灰度值设为255，将背景区域的像素点灰度值设为0。可选的，可将亮度不均匀缺陷像素点和背景区域的像素点灰度值设为其他可以区分的灰度值。
其中，预设的像素点数量阈值，可根据实际情况和要求进行设定，例如30、40、50等。
S105：对阈值分割法和独立成分分析算法获取的亮度不均匀缺陷结果进行与运算，得到新的亮度不均匀缺陷结果。
S106：采用SEMU算法对所述液晶面板的亮度不均匀缺陷等级进行量化，得到第一量化值。
采用经典的SEMU算法对获得的新亮度不均匀缺陷结果量化处理，得到第一量化值，亮度不均匀缺陷第一量化值SEMU定义如下：
其中，|C|为亮度不均匀缺陷区域与图像背景区域平均对比度，Sx表示亮度不均匀缺陷区域的面积，|C|＝|Cb-Ca|/Ca，Ca、Cb分别为亮度不均匀缺陷区域和图像背景区域的平均灰度值，NP表示亮度不均匀缺陷区域的像素个数，N总表示图像的像素总数，S表示液晶面板的实际有效面积。
S107：采用结构相似性算法对液晶面板图像质量的相似度进行量化，得到第二量化值。
结构相似性，也是一种全参考的图像质量评价指标，它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。
将独立成分分析算法提取出的背景区域图像与测试图像输入结构相似性指数函数进行比较，结构相似性指数函数为：
SSIM(X,Y)＝L(X,Y)*C(X,Y)*S(X,Y),其中，
其中，μx、μy表示图像X、Y的平均灰度值，σx、σy表示图像Y的标准差，σxy表示图像X和Y的协方差。
S108：使用所述第一量化值和第二量化值进行计算，根据计算结果划分液晶面板的缺陷等级。
对SEMU算法和结构相似性算法分别取得的第一量化值、第二量化值加入修正式，得到液晶面板亮度不均匀缺陷结果，该修正式为：其中，α、β分别为SEMU算法和结构相似性算法的补偿系数，α、β满足α+β＝1。根据计算得出的结果划分液晶面板的等级。
本发明通过采用多阈值分割获取亮度不均匀缺陷结果，使用独立成分分析算法提取图像背景并获取亮度不均匀缺陷结果，将图像背景用于结构相似性计算，对阈值分割和独立成分分析算法获取的亮度不均匀缺陷结果进行与运算使侦测更加精确。SEMU算法和结构相似性算法联合评价液晶面板亮度不均匀缺陷，弥补了人眼主观感受评价缺陷，本发明便于生产线快速、稳定地检测液晶面板亮度不均匀缺陷和对液晶面板进行分级，控制成本，提高利润率。
为了实现上述方法，本发明提供一种液晶面板亮度不均匀缺陷检测系统，系统能够实现如上述所述的方法。
本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明提供一种液晶面板亮度不均匀缺陷检测系统，便于生产线快速、稳定地检测液晶面板亮度不均匀缺陷和对液晶面板进行分级，控制成本，提高利润率。
以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
采集液晶面板各区域图像，对所述图像进行几何校正及滤波处理；
记录每一行像素坐标值及灰阶值，依据灰阶值认定背景区域和亮度不均匀缺陷像素点；
采用阈值分割法获取亮度不均匀缺陷结果；
采用独立成分分析算法获取背景区域图像和亮度不均匀缺陷结果；
对阈值分割法和独立成分分析算法获取的亮度不均匀缺陷结果进行与运算，得到新的亮度不均匀缺陷结果；
采用SEMU算法对所述液晶面板的亮度不均匀缺陷等级进行量化，得到第一量化值；
采用结构相似性算法对液晶面板图像质量的相似度进行量化，得到第二量化值；
使用所述第一量化值和第二量化值进行计算，根据计算结果划分液晶面板的缺陷等级。
2.根据权利要求1所述的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述对所述图像进行几何校正及滤波处理的步骤具体包括：
对图像进行二值化处理，采用边缘检测算法分辨图像和背景；
根据图像的三个边/角将图像校正为水平方向，建立三维坐标系，将像素的灰阶值设为Z轴；
采用移动均值滤波器对校正后的图像进行滤波处理。
3.根据权利要求1所述的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述记录每一行像素坐标值及灰阶值，依据灰阶值认定背景区域和亮度不均匀缺陷像素点的步骤具体包括：
计算每一行像素灰阶值平均值μ及方差σ2，设定g为像素点的灰阶值，则将满足μ-σ<g<μ+σ的像素点所在区域认定为背景区域；
设定权重值为ω，ω＝(μ+gmin)/2，认定灰阶值为g>μ+σ或g<ω的像素点为亮度不均匀缺陷像素点。
4.根据权利要求1所述的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述采用阈值分割法获取亮度不均匀缺陷结果的步骤具体包括：
连接所述亮度不均匀缺陷像素点，运用形态学侵蚀膨胀操作对亮度不均匀缺陷像素点进行缺陷分割，获取亮度不均匀缺陷结果；
其中，对亮度不均匀缺陷像素点进行缺陷分割，获取亮度不均匀缺陷结果的步骤具体包括：
对连接所述亮度不均匀缺陷像素点形成的缺陷分割区域包含的像素点数量进行统计，判断所述像素点数量是否大于预设的阈值；
当所述像素点数量大于预设的阈值时，确定所述缺陷分割区域为亮度不均匀缺陷区域。
5.根据权利要求1所述的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述采用独立成分分析算法获取亮度不均匀缺陷结果的步骤具体包括：
取N个无缺陷的样本作为训练样本，将每一个样本重新排列成行向量，并组成训练样本矩阵I；
对训练样本进行去均值、白化/球化处理；
构建训练样本基础图像，设定基础图像Y＝WZ，使用独立成分分析算法求解混矩阵W；
将大小为m×n的测试样本d投影到图像基Y上，得到投影系数b，b＝d*pinv(Y)，其中pinv(Y)表示Y的伪逆矩阵；
使用投影系数b重构图像背景background＝b·Y，将background还原成m×n的矩阵，该矩阵即为重建出的背景图像灰度值矩阵；
用原始图像灰度值矩阵减去重建出的背景图像灰度值矩阵得到差分图像矩阵；
对所述差分图像矩阵进行阈值分割提取出亮度不均匀缺陷像素点。
6.根据权利要求4所述的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述对训练样本进行去均值、白化/球化处理的步骤具体包括：
其中，A、U分别为协方差矩阵的特征值和对应的特征向量矩阵。
7.根据权利要求1所述的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述采用SEMU算法对所述液晶面板的亮度不均匀缺陷进行量化，得到第一量化值的步骤具体包括：
亮度不均匀缺陷第一量化值SEMU定义如下：
<mrow> <mi>S</mi> <mi>E</mi> <mi>M</mi> <mi>U</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>|</mo> <mi>C</mi> <mo>|</mo> </mrow> <mfrac> <mn>1.97</mn> <mrow> <msubsup> <mi>S</mi> <mi>x</mi> <mn>0.33</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mn>0.72</mn> </mrow> </mfrac> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
其中，|C|为亮度不均匀缺陷区域与图像背景区域平均对比度，Sx表示亮度不均匀缺陷区域的面积，|C|＝|Cb-Ca|/Ca，Ca、Cb分别为亮度不均匀缺陷区域和图像背景区域的平均灰度值，NP表示亮度不均匀缺陷区域的像素个数，N总表示图像的像素总数，S表示液晶面板的实际有效面积。
8.根据权利要求1所述的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述采用结构相似性算法对液晶面板图像质量的相似度进行量化，得到第二量化值的步骤具体包括：
分别从亮度，对比度，结构三方面度量图像的相似度；
<mrow> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>x</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mn>1</mn> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>x</mi> </msub> <mo>=</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>x</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> </msup> <mo>,</mo> <msub> <mi>&amp;sigma;</mi> <mrow> <mi>x</mi> <mi>y</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mi>N</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mfrac> <munderover> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>x</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <msub> <mi>y</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>&amp;mu;</mi> <mi>y</mi> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
其中，μx、μy表示图像X、Y的平均灰度值，σx、σy表示图像Y的标准差，σxy表示图像X和Y的协方差；
将独立成分分析算法提取出的背景区域图像与所述图像输入结构相似性指数函数进行比较，结构相似性指数函数为：SSIM(X,Y)＝L(X,Y)*C(X,Y)*S(X,Y),其中，
9.根据权利要求1所述的液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法，其特征在于，所述使用所述第一量化值和第二量化值进行计算，根据计算结果划分液晶面板的缺陷等级的步骤具体包括：
使用以下公式计算
其中，α、β分别为SEMU算法和结构相似性算法的补偿系数，α、β满足α+β＝1；
根据检测结果S区分液晶面板的缺陷等级。
10.一种液晶面板亮度不均匀缺陷检测系统，其特征在于，所述系统能够实现权利要求1-9任一项所述的办法。
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