CN108008554A - 一种基于弥散斑锐度的点缺陷面积检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于液晶面板的自动化缺陷检测技术领域，公开了一种基于弥散斑锐度的点缺陷面积检测方法，通过点缺陷所导致的弥散斑的锐度与镜头工作距离偏移量的关系、点缺陷的面积与镜头工作距离偏移量的关系来间接获取点缺陷的面积与弥散斑锐度之间的映射关系；进一步通过点缺陷的面积与弥散斑锐度之间的映射关系、基于弥散斑锐度检测值来获取精确的点缺陷面积，消除了弥散斑带来的干扰，克服了LCD检测过程中镜头失焦引起的弥散斑对点缺陷面积检测精度的影响，降低了对LCD检测的工业相机镜头成像质量的要求，并对实际检测的工业环境的影响具有抗干扰性，可提高LCD检测中点缺陷识别的准确度。
Description
技术领域
本发明属于液晶面板的自动化缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于 弥散斑锐度的点缺陷面积检测方法。
背景技术
作为平板显示器的主流器件，LCD(liquid Crystal Display，液晶显示器) 被广泛应用于电脑、手机、相机、仪表等领域。LCD制作过程极其复杂， 工艺要求高，在制作过程中容易产生点缺陷、线缺陷、Mura缺陷，其中点 缺陷最为严重。点缺陷是指LCD的子像素不能正常工作造成部分区域显示 不良的问题。目前业界把点缺陷划分为亮点、暗点、坏点，亮点是指在黑 屏的情况下呈现红、绿、蓝的色点，暗点指在白屏的情况下出现非单纯红、 绿、蓝的色点，坏点则指白屏情况下为纯黑色的点或者在黑屏下为纯白色 的点。然而单纯地从亮点、暗点、坏点的角度来评价点缺陷是不够的，当 一片区域内有多个亮点、暗点、坏点时叠加产生的缺陷对显示屏的影响不 仅仅是点缺陷个数数值上的相加。
在液晶面板的AOI(Automatic Optic Inspection，自动光学检测)缺陷 检测中，采用点缺陷的面积来指示缺陷的严重程度；因此获得点缺陷面积 的精确检测值对点缺陷识别分类至关重要，直接影响到液晶面板缺陷等级 的判定结果。点缺陷属于微观缺陷，目前采用高分辨率的工业相机来识别， 但工业相机镜头的景深有限，当被测物离镜头距离超出镜头工作距离会使 得相机成像失焦，形成弥散斑。这种现象会引起图像中的边缘变得模糊， 区域面积偏离真实值；由于检测相机的分辨率与LCD显示屏的分辨率呈现 3：1或者N：1的关系，如果检测相机与LCD显示屏的分辨率的比例为3：1，则面积比呈现的是9：1的关系，缺陷形态发生较大变化，导致缺陷的 面积无法准确的提取，对点缺陷形状的检测、点缺陷面积的检测准确度带 来较大影响。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于弥散斑 锐度的点缺陷面积检测方法，其目的在于解决镜头失焦引起的弥散斑对点 缺陷面积检测精度的影响的问题。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于弥散斑锐 度的点缺陷面积检测方法，通过点缺陷导致的弥散斑锐度与镜头工作距离 偏移量的关系、点缺陷的面积与镜头工作距离偏移量的关系来间接获取点 缺陷的面积与弥散斑锐度之间的映射关系；进一步通过点缺陷的面积与弥 散斑锐度之间的映射关系、基于弥散斑锐度检测值来获取精确的点缺陷面 积。
优选地，上述的点缺陷面积检测方法，具体包括如下步骤：
(1)根据弥散斑锐度随镜头工作距离偏移量变化的多组检测数据，拟 合出弥散斑锐度与镜头工作距离偏移量的关系，并获取反函数；
(2)根据点缺陷面积随镜头工作距离偏移量变化的多组检测数据，拟 合出点缺陷面积与镜头工作距离偏移量的关系；
(3)根据上述反函数、点缺陷面积与镜头工作距离偏移量的关系，获 得点缺陷的弥散斑面积与点缺陷的锐度之间的关系；
(4)对于待检测点缺陷，根据该点缺陷对应的弥散斑锐度的检测值结 合步骤(3)获得的关系式获得该点缺陷面积的检测值。
优选地，上述的点缺陷面积检测方法，采用高斯函数作为拟合函数获 得弥散斑锐度S与镜头工作距离偏移量h之间的关系如下：
其中，a1，b1为高斯函数的系数，通过点缺陷样本实验测试标定获得。
优选地，上述点缺陷面积检测方法，采用二次函数作为拟合函数获得 点缺陷面积A与镜头工作距离偏移量h之间的关系如下：
A＝g(h)＝a2h2+b2；
其中，a2，b2为二次函数关系模型的系数，通过点缺陷样本实验测试 标定获得。
优选地，上述点缺陷面积检测方法，根据以下方法获得点缺陷面积与 弥散斑锐度之间的映射关系：
(a)根据弥散斑锐度S与镜头工作距离偏移量h之间的关系获得镜头 工作距离偏移量h关于弥散斑锐度S的函数如下：
(b)根据步骤(a)获得的函数以及点缺陷面积A与镜头工作距离偏 移量h之间的关系，得到点缺陷面积A与弥散斑锐度锐度S的关系如下：
(c)通过多组点缺陷样本检测数据对点缺陷面积A与锐度S的映射关 系式的系数进行标定；其中，点缺陷样本检测数据包括在各偏移量下测试 图像中被AOI算法检出的点缺陷面积和锐度；
(d)根据待检测点缺陷的弥散斑锐度值S获得该弥散斑对应的点缺陷 面积的检测值。
优选地，上述点缺陷面积检测方法，其映射关系的系数因测量系统以 及待测面板不同存在差异，根据具体应用场景来进行标定获取。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够 取得下列有益效果：
本发明提供的基于弥散斑锐度的点缺陷面积检测方法，通过点缺陷导 致的弥散斑的锐度与镜头工作距离偏移量的关系、点缺陷面积与镜头工作 距离偏移量的关系间接获取点缺陷的面积与锐度之间的映射关系；其中的 锐度即为清晰度，是反映图像平面清晰度和图像边缘锐利程度的指标，可 通过检测获得；基于获得的上述映射关系，通过利用锐度信息来直接计算 获得点缺陷面积，消除了弥散斑带来的干扰，克服了检测过程中镜头失焦 引起的弥散斑对点缺陷面积检测精度的影响，降低了对LCD检测的工业 相机镜头成像质量的要求，并对实际检测的工业环境的影响具有抗 干扰性，可提高LCD检测中点缺陷识别的准确性。
附图说明
图1是正常点缺陷与带有弥散斑的点缺陷的对比示意图；
图2是弥散斑形成原理示意图；
图3是实施例中的弥散斑锐度S与镜头工作距离偏移量h的关系模型 示意图；
图4是实施例中的点缺陷面积A与镜头工作距离偏移量h的关系模型 示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图 及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体 实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的 本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可 以相互组合。
在液晶面板的AOI检测中采用点缺陷面积来指示液晶面板缺陷的严重 程度，点缺陷面积的检测精度对液晶面板的点缺陷识别分类至关重要，直 接影响到液晶面板缺陷降等判定结果。但检测中采用的工业相机镜头都具 有有限的景深(一般2mm左右)，当被测LCD离镜头距离超出镜头工作距 离会使得相机成像失焦形成弥散斑，引起LCD图像中的边缘变得模糊，区 域面积偏离真实值，缺陷形态发生较大变化，导致缺陷的面积无法准确的 提取，给缺陷检测和识别的准确性带来较大影响；参照图1，其中左下方图 片为正常点缺陷示意图，右下方同一缺陷在弥散斑下的点缺陷示意图，对 比可以看出在弥散斑下缺陷形态发生较大变化。
参照图2，当被测点光源与镜头之间的距离处于镜头工作距离范围内， 被测点经过镜头在像平面所成像为点，若保持镜头与相平面距离不变，沿 光轴方向前后移动点光源，则像平面上成的像成为有一定直径的弥散斑。 若被测物为面板上具有一定面积的点缺陷，当镜头与被测物的距离为镜头 工作距离，点成像最清晰，锐度最大，面积最小。当镜头与被测物的距离 小于镜头工作距离且逐渐减小，点成像越来越模糊，其锐度逐渐下降，其面积随之逐渐变大。当镜头与被测物的距离大于镜头工作距离且逐渐增大， 点成像越来越模糊，其锐度逐渐下降，其面积随之逐渐变大。本发明基于 上述点缺陷面积、弥散斑锐度与镜头工作距离偏移量的关系规律，通过拟 合获得点缺陷面积与弥散斑锐度之间的映射关系，进而根据弥散斑锐度检 测值获得点缺陷面积检测值。
实施例提供的基于弥散斑锐度的点缺陷面积检测方法具体如下：
(1)采用高斯函数来描述弥散斑锐度随镜头工作距离偏移量变化的趋 势，通过拟合建立弥散斑锐度S与镜头工作距离偏移量h之间的关系模型， 其表达式具体如下，
其中，a1，b1为高斯模型的系数，通过缺陷样本实验测试标定获得； 标定的步骤如下：
(a)将镜头在工作距离附近以0.4mm为单位移动，拍摄各偏移量下 面板上的弥散斑图像；
(b)用已有的AOI算法检测出各偏移量下图像中弥散斑区域并获取其 锐度指标，其中一组具有代表性的样本数据如下表1所示；
(c)将下表1中样本数据导入Matlab中使用曲线拟合模块拟合高斯函 数的系数。
表1样本数据之一
| 偏移量/mm | 点缺陷锐度 |
| -2 | 43 |
| -1.6 | 62 |
| -1.2 | 71 |
| -0.8 | 84 |
| -0.4 | 88 |
| 0 | 90 |
| 0.4 | 86 |
| 0.8 | 83 |
| 1.2 | 70 |
| 1.6 | 60 |
| 2.0 | 45 |
本实施例中，基于高斯函数所拟合得到的弥散斑锐度S与镜头工作距 离偏移量h之间的关系曲线参照图3所示。
(2)采用二次函数描述点缺陷面积A随镜头工作距离偏移量h变化的 趋势，通过拟合建立点缺陷面积A与镜头工作距离偏移量h之间的关系模 型，其表达式具体如下，
A＝g(h)＝a2h2+b2 (2)
其中，a2，b2为二次函数关系模型的系数，通过缺陷样本实验测试标 定出来；标定的步骤如下：
(a)将镜头在工作距离附近以0.5mm为单位移动，拍摄各偏移量下面 板上的点缺陷图像；
(b)用已有的AOI算法检测出各偏移量下图像中点缺陷区域并计算其 面积，其中一组具有代表性的样本数据如下表2所示；
(c)将下表2中的样本数据导入Matlab中使用曲线拟合模块拟合二次 函数的系数。
表2样本数据之二
| 偏移量/mm | 点缺陷面积/pixel |
| -2 | 25 |
| -1.6 | 16 |
| -1.2 | 13 |
| -0.8 | 11 |
| -0.4 | 10 |
| 0 | 9 |
| 0.4 | 10 |
| 0.8 | 12 |
| 1.2 | 14 |
| 1.6 | 18 |
| 2.0 | 23 |
本实施例中，基于二次函数所拟合得到的点缺陷面积A与镜头工作距 离偏移量h之间的关系曲线参照图4所示。
(3)根据步骤(1)、(2)的关系模型获取点缺陷面积与锐度之间的映 射关系，具体如下；
(3.1)根据上述式(1)获得镜头工作距离偏移量h关于弥散斑锐度S 的函数如下：
(3.2)将上述式(3)代入式(2)中获得点缺陷面积A与锐度S的关 系式如下：
(4)按照前面提到的方式获取大量点缺陷样本的图像并检测提取其对 应的锐度和面积数据，利用最小二乘法对这些点缺陷样本数据进行拟合， 获取点缺陷面积A与锐度S的映射关系式(4)中的系数；在本实施例中获 得的系数为：a1＝92，b1＝2.4，a2＝3.5，b2＝1；进而获得点缺陷面积A的计 算式；
(5)对于待测点缺陷，根据点缺陷面积A的计算式结合待测点缺陷对 应的弥散斑锐度检测值获得待测点缺陷面积。
本发明对提高点缺陷面积的检测精度提出了简单有效的方案，通过利 用弥散斑锐度信息直接计算获得点缺陷面积，消除了弥散斑对点缺陷面积 带来的干扰；降低了镜头相机成像质量的要求，对工业环境的影响具 有抗干扰性，可提高LCD检测中点缺陷识别分类的准确性。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已， 并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等 同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于弥散斑锐度的点缺陷面积检测方法，其特征在于，通过点缺陷导致的弥散斑锐度与镜头工作距离偏移量的关系、点缺陷面积与镜头工作距离偏移量的关系来间接获取点缺陷的面积与弥散斑锐度之间的映射关系；进一步通过点缺陷的面积与弥散斑锐度之间的映射关系、基于点缺陷对应的弥散斑锐度检测值来获取点缺陷面积检测值。
2.如权利要求1所述的点缺陷面积检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
(1)根据弥散斑锐度随镜头工作距离偏移量变化的多组检测数据，拟合出弥散斑锐度与镜头工作距离偏移量的关系并获取反函数；
(2)根据点缺陷面积随镜头工作距离偏移量变化的多组检测数据，拟合出点缺陷面积与镜头工作距离偏移量的关系；
(3)根据所述反函数、点缺陷面积与镜头工作距离偏移量的关系获得点缺陷的弥散斑面积与点缺陷的锐度之间的关系式；
(4)对于待检测点缺陷，根据所述点缺陷对应的弥散斑锐度的检测值结合步骤(3)获得的关系式获得所述点缺陷面积的检测值。
3.如权利要求2所述的点缺陷面积检测方法，其特征在于，
采用高斯函数作为拟合函数获得弥散斑锐度S与镜头工作距离偏移量h之间的关系如下：
<mrow>
<mi>S</mi>
<mo>=</mo>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>h</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>*</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mi>h</mi>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msup>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，a1，b1为高斯函数的系数。
4.如权利要求2或3所述的点缺陷面积检测方法，其特征在于，
采用二次函数作为拟合函数获得点缺陷面积A与镜头工作距离偏移量h之间的关系如下：
A＝g(h)＝a2h2+b2；
其中，a2，b2为二次函数关系模型的系数。
5.如权利要求4所述的点缺陷面积检测方法，其特征在于，根据以下方法获得点缺陷面积与弥散斑锐度之间的映射关系；
(a)根据所述弥散斑锐度S与镜头工作距离偏移量h之间的关系获得镜头工作距离偏移量h关于弥散斑锐度S的函数如下：
<mrow>
<mi>h</mi>
<mo>=</mo>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>S</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msqrt>
<mo>-</mo>
<mi>ln</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mi>s</mi>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msqrt>
<mo>;</mo>
</mrow>
(b)根据步骤(a)获得的函数以及点缺陷面积A与镜头工作距离偏移量h之间的关系，得到点缺陷面积A与弥散斑锐度锐度S的关系如下：
<mrow>
<mi>A</mi>
<mo>=</mo>
<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>S</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msubsup>
<mi>b</mi>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mi>ln</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mi>S</mi>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>;</mo>
</mrow>
(c)通过多组点缺陷样本检测数据对点缺陷面积A与锐度S的映射关系式的系数进行标定；其中，点缺陷样本检测数据包括在各偏移量下测试图像中被AOI算法检出的点缺陷面积和锐度；
(d)根据待检测点缺陷的弥散斑锐度值S获得该弥散斑对应的点缺陷面积的检测值。
6.如权利要求5所述的点缺陷面积检测方法，其特征在于，所述映射关系的系数因测量系统以及待测面板不同存在差异，根据具体应用场景来进行标定获取。
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