CN112465775B - 触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法 - Google Patents
触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112465775B CN112465775B CN202011346951.6A CN202011346951A CN112465775B CN 112465775 B CN112465775 B CN 112465775B CN 202011346951 A CN202011346951 A CN 202011346951A CN 112465775 B CN112465775 B CN 112465775B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- defect
- touch panel
- image
- lethal
- position area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/0008—Industrial image inspection checking presence/absence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/03—Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
- G06F3/041—Digitisers, e.g. for touch screens or touch pads, characterised by the transducing means
- G06F3/0416—Control or interface arrangements specially adapted for digitisers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请实施例提供的触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法,对待检测触控面板进行缺陷扫描,在待检测触控面板存在缺陷时,通过图案缺陷定位设备定位缺陷所在的目标位置区域;在目标位置区域的图像中找到致死缺陷的精确位置;从而获取到致死缺陷的图像。上述方案能够从定位的目标位置区域中精确抓拍致死缺陷的图案,提高致死缺陷图像的抓拍准确率,进而有效的对触控面板的触控图案进行缺陷检测。
Description
技术领域
本申请涉及触控技术领域,具体而言,涉及一种触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法。
背景技术
触控面板一般包括由不同的触控电极形成的触控图案。在触控面板制作完成之后,若触控图案存在缺陷,则会影响触控面板的触控效果。因此,如何对触控面板上的触控图案进行有效的缺陷检测显得极为重要。
发明内容
为了克服上述技术背景中所提及的技术问题,本申请实施例提供一种触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法。
本申请的第一方面,提供一种触控面板缺陷检测系统,所述系统包括触控面板扫描设备、图案缺陷定位设备、图像扫描设备、图像处理设备及图像抓取设备;
所述触控面板扫描设备,用于对待检测触控面板进行扫描,以判定所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷;
所述图案缺陷定位设备,用于在所述待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,在所述待检测触控面板上定位触控图案缺陷所在的目标位置区域;
所述图像扫描设备,用于扫描获取所述目标位置区域的图像;
所述图像处理设备,用于对所述目标位置区域的图像进行图像处理,确定所述目标位置区域是否存在使所述触控面板无法正常工作的致死缺陷,若存在致死缺陷,则将所述致死缺陷的位置信息发送给所述图像抓取设备;
所述图像抓取设备,用于根据所述致死缺陷的位置信息抓取所述致死缺陷对应位置的图像。
在本申请的一种可能实施例中,所述触控面板扫描设备包括交流信号源、信号发射传感器、信号接收传感器及信号分析装置;
所述交流信号源与所述信号发射传感器连接,所述信号发射传感器通过与所述待检测触控面板的触控图案之间的电容发送交流信号,以使交流信号在所述触控图案中传输;
所述信号接收传感器通过与所述待检测触控面板的触控图案之间的电容感应所述交流信号得到接收信号;
所述信号分析装置与所述信号接收传感器连接,用于根据所述接收信号的波形变化判断所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷。
在本申请的一种可能实施例中,所述图像处理设备具体用于:
对所述目标位置区域的图像进行灰度处理,得到所述目标位置区域的灰度图像;
检测所述目标位置区域的灰度图像中是否存在灰度值异常的目标像素点,在存在所述目标像素点时,判定位置区域中存在缺陷,并根据目标像素点的位置信息确定缺陷的位置信息;
将该缺陷所对应的灰度图像与预先配置好的致死缺陷样本库中的样本图像进行匹配,在匹配成功时,将该缺陷确定为致死缺陷,并将该缺陷的位置信息作为致死缺陷的位置信息。
在本申请的一种可能实施例中,所述图像处理设备还具体用于:
计算所述目标位置区域的灰度图像中各像素点的灰度值与预设的基准灰度值的差值,并将计算得到的每个差值与预设的灰度值阈值进行比较,将差值大于灰度值阈值的像素点作为目标像素点;或
将目标位置区域划分为多个具有相同触控图案的子区域,将相邻的各个子区域灰度图像进行灰度值比较,在一目标子区域灰度图像中存在像素点的灰度值与相邻子区域灰度图像中对应像素点的灰度值差异大于预设灰度值阈值时,判定该像素点为目标像素点。
在本申请的一种可能实施例中,所述图像处理设备还用于:在所述目标位置区域包括多个致死缺陷时,采用预先配置好的致死缺陷样本库对所述多个致死缺陷进行分类,其中,所述致死缺陷的分类包括同层触控图案的短路、同层触控图案的断路及不同层触控图案的短路。
在本申请的一种可能实施例中,所述图像抓取设备具体用于:
根据各个致死缺陷的位置信息及对应的分类,基于预先配置的致死缺陷的分类优先级,对所述多个类别的致死缺陷按照优先级顺序进行抓取。
本申请的第二方面,还提供一种触控面板缺陷检测系统,所述系统包括触控面板扫描设备、图案缺陷定位设备、图像处理设备及图像抓取设备;
所述触控面板扫描设备,用于对待检测触控面板进行扫描,以判定所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷;
所述图案缺陷定位设备,用于在所述待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,在所述待检测触控面板上定位触控图案缺陷所在的目标位置区域;
所述图像抓取设备,用于根据预设的拍照位置顺序,获得所述目标位置区域中多个子位置区域的图像,其中,每个子位置区域的大小形状相同;
所述图像处理设备,用于将各个子位置区域的图像进行处理,确定所述目标位置区域内的致死缺陷的图像。
在本申请的一种可能实施例中,所述图像处理设备具体用于:
将各个子位置区域的图像与样本库中的致死缺陷样本图像进行匹配,将匹配成功的子位置区域的图像作为所述目标位置区域内的致死缺陷的图像。
本申请的第三方面,还提供一种触控面板缺陷检测方法,所述方法包括:
对待检测触控面板进行扫描,并根据扫描结果判定所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷;
在判定所述待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,对所述触控图案存在缺陷的目标位置区域进行定位;
获取所述目标位置区域的图像;
对所述目标位置区域的图像进行图像处理,确定所述目标位置区域是否存在使所述触控面板无法正常工作的致死缺陷;
若存在致死缺陷,则根据所述致死缺陷的位置信息抓取所述致死缺陷的图像。
在本申请的一种可能实施例中,所述对所述目标位置区域的图像进行图像处理,确定所述目标位置区域是否存在使所述触控面板无法正常工作的致死缺陷的步骤,包括:
对所述目标位置区域的图像进行灰度处理,得到所述目标位置区域的灰度图像;
检测所述目标位置区域的灰度图像中是否存在灰度值异常的目标像素点,在存在所述目标像素点时,判定位置区域中存在缺陷,并根据目标像素点的位置信息确定缺陷的位置信息;
将该缺陷所对应的灰度图像与预先配置好的致死缺陷样本库中的样本图像进行匹配,在匹配成功时,将该缺陷确定为致死缺陷,并将该缺陷的位置信息作为致死缺陷的位置信息。
在本申请的一种可能实施例中,所述检测所述目标位置区域的灰度图像中是否存在灰度值异常的目标像素点的步骤包括:
计算所述目标位置区域的灰度图像中各像素点的灰度值与预设的基准灰度值的差值,并将计算得到的每个差值与预设的灰度值阈值进行比较,将差值大于灰度值阈值的像素点作为目标像素点;或
将目标位置区域划分为多个具有相同触控图案的子区域,将相邻的各个子区域灰度图像进行灰度值比较,在一目标子区域灰度图像中存在像素点的灰度值与相邻子区域灰度图像中对应像素点的灰度值差异大于预设灰度值阈值时,判定该像素点为目标像素点。
在本申请的一种可能实施例中,在所述目标位置区域包括多个致死缺陷时,所述方法还包括:
采用预先配置好的致死缺陷样本库对所述多个致死缺陷进行分类,其中,所述致死缺陷的分类包括同层触控图案的短路、同层触控图案的断路及不同层触控图案的短路。
在本申请的一种可能实施例中,所述根据所述致死缺陷的位置信息抓取所述致死缺陷的图像将的步骤,包括:
根据各个致死缺陷的位置信息及对应的分类,基于预先配置的致死缺陷的分类优先级,对多个类别的致死缺陷按照优先级顺序进行抓取。
本申请的第四方面,还提供一种触控面板缺陷检测方法,所述方法包括:
对待检测触控面板进行扫描,并根据扫描结果判定所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷;
在判定所述待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,对所述触控图案存在缺陷的目标位置区域进行定位;
根据预设的拍照位置顺序,获得所述目标位置区域中多个子位置区域的图像,其中,每个子位置区域的大小形状相同;
对各个子位置区域的图像进行处理,确定所述目标位置区域内的致死缺陷的图像。
在本申请的一种可能实施例中,所述对各个子位置区域的图像进行处理,确定所述目标位置区域内的致死缺陷的图像的步骤,包括:
将各个子位置区域的图像与样本库中的致死缺陷样本图像进行匹配,将匹配成功的子位置区域的图像作为所述目标位置区域内的致死缺陷的图像。
本申请提供的触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法,在待检测触控面板存在缺陷时,通过图案缺陷定位设备定位缺陷所在的目标位置区域;在目标位置区域的图像中找到致死缺陷的精确位置;从而获取到致死缺陷的图像。相较于现有技术中直接从目标位置区域获取致死缺陷的图像方式,上述方案能够提高致死缺陷图像的抓拍准确率,进而有效的对触控面板的触控图案进行缺陷检测。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种触控面板的触控图案示意图;
图2为现有技术对图1中缺陷位置区域A进行抓拍的示意图;
图3为本申请第一实施例提供的触控面板缺陷检测系统的结构框架示意图;
图4为本申请第一实施例提供的触控面板扫描设备的工作原理图;
图5为本申请第一实施例提供的具有设定基准灰度值的灰度图像;
图6为本申请第一实施例提供的触控电极断路缺陷的灰度图;
图7为本申请第一实施例提供的触控电极短路缺陷的灰度图;
图8为本申请第二实施例提供的触控面板缺陷检测系统的结构框架示意图;
图9为本申请第二实施例提供目标位置区域分割示意图;
图10为本申请第三实施例提供的的触控面板缺陷检测方法的流程示意图;
图11为本申请第四实施例提供的的触控面板缺陷检测方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例中的特征可以相互结合。
为了对触控面板的触控图案进行缺陷检测,一种可以采用的方案如下所述:
首先,通过扫描相机扫描整个待检测的触控面板,以判定该待检测的触控面板是否存在缺陷;接着,在触控面板存在缺陷时,通过缺陷定位设备在待检测的触控面板上定位缺陷所在的目标位置区域;最后,采用抓拍设备抓拍缺陷图像。
触控面板的图案缺陷包括一般缺陷和致死缺陷,一般缺陷并不会影响触控面板的触控功能,比如,触控电极存在毛刺。致死缺陷是指能使触控面板无法正常工作的缺陷。例如,请参照图1,致死缺陷可以包括同层触控图案的断路(图中缺陷位置区域A所示)、同层触控图案的短路(图中缺陷位置区域B所示)及不同层触控图案的短路(图中缺陷位置区域C所示)等。
在对触控面板的图案缺陷进行检测时,触控面板各通道的短路/断路是重点检测的缺陷,因此,缺陷定位设备在定位缺陷的位置区域的尺寸会超过一个由相邻两个触控电极形成的通道。请再次参照图1,触控面板的通道尺寸d一般较大(比如,超过4mm),抓拍设备的相机视野范围无法完全覆盖,就会存在抓拍不到缺陷的问题。请参照图2,比如,对图1中缺陷位置区域A进行抓拍时,虽然缺陷位置区域A存在一触控电极断路的致死缺陷,但抓拍设备在进行抓拍时,抓拍设备的覆盖范围a可能并不能抓拍到触控电极断路的图像。为了解决上述技术问题,一种可能的方案是增大抓拍设备的相机视野范围,然而,发明人发现,增大抓拍设备的相机视野范围,一方面,需要更换成本更加昂贵的相机镜头;另一方面,虽然能获取到致死缺陷的图像,但图像范围较大,在进行后续触控面板修复时,不便于维修人员快速定位到致死缺陷的位置,影响对触控面板的修复效率。
为了解决该技术问题,发明人创新性地设计了以下的技术方案,通过对缺陷位置区域的图像进行处理,在缺陷位置区域内精确获取致死缺陷的图像。下面将结合附图对本申请的具体实现方案进行详细说明。
第一实施例
请参照图3,图3示出了本申请第一实施例提供的触控面板缺陷检测系统10的结构框架示意图。
本实施例提供的触控面板缺陷检测系统100可以包括触控面板扫描设备110、图案缺陷定位设备120、图像扫描设备130、图像处理设备140及图像抓取设备150。
触控面板扫描设备110用于对待检测触控面板进行扫描,以判定待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷。
图案缺陷定位设备120,用于在待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,在待检测触控面板上定位触控图案缺陷所在的目标位置区域。
图像扫描设备130,用于扫描获取目标位置区域的图像。
图像处理设备140,用于对目标位置区域的图像进行图像处理,确定目标位置区域是否存在使触控面板无法正常工作的致死缺陷,若存在致死缺陷,则将致死缺陷的位置信息发送给图像抓取设备。
图像抓取设备150,用于根据致死缺陷的位置信息抓取致死缺陷对应位置的图像。
上述方案能够从缺陷所在的目标位置区域中,定位致死缺陷的精确位置,从而便于图像抓取设备150从目标位置区域中准确抓取致死缺陷对应位置的图像,提高致死缺陷图像的抓拍准确率。
在本实施例中,请参照图4,触控面板扫描设备110可以包括交流信号源111、信号发射传感器112、信号接收传感器113及信号分析装置114。
交流信号源111与信号发射传感器112连接,信号发射传感器112与待检测触控面板的触控图案201不接触,信号发射传感器112与待检测触控面板的触控图案201形成电容。基于电容“隔直流通交流”的特性,信号发射传感器112通过与待检测触控面板的触控图案201之间形成的电容发送交流信号,使得交流信号在触控图案201中传输。
信号接收传感器113与待检测触控面板的触控图案201不接触,信号接收传感器113与待检测触控面板的触控图案201形成电容。基于电容“隔直流通交流”的特性,信号接收传感器113通过与待检测触控面板的触控图案201之间形成的电容接收交流信号。
信号分析装置114与信号接收传感器113连接,用于根据信号接收传感器113接收到的交流信号的波形变化判断待检测触控面板的触控图案201是否存在缺陷。
下面再次结合图4,对触控面板扫描设备110具体的工作原理进行介绍。为了对整个触控面板的触控图案201进行缺陷扫描,信号发射传感器112和信号接收传感器113沿触控电极延伸方向布置,信号发射传感器112和信号接收传感器113位于触控图案201的上方且两者的正投影位于触控图案201相对的两侧。控制信号发射传感器112和信号接收传感器113沿垂直触控电极的方向匀速运动,若控制信号发射传感器112和信号接收传感器113经过的触控电极不存在缺陷,控制信号发射器112发射的交流信号在触控电极中传输不会受到影响,信号接收传感器113可以接收控制信号发射器112发射的交流信号。若控制信号发射传感器112和信号接收传感器113经过的触控电极存在缺陷,控制信号发射器112发射的交流信号在触控电极中传输会受到影响,信号接收传感器113接收的交流信号会出现变化。如图4,在经过断路的触控电极或短路的相邻触控电极时,信号接收传感器113接收的信号波形会发生变化。因此,通过对信号接收传感器113接收的信号波形进行检测,即可以确定待检测面板是否存在缺陷,并能确定存在缺陷的触控电极。当然,可以理解的是,图4仅为示意,在触控面板扫描设备110扫描到其他缺陷时,也可以通过对接收的信号波形进行分析确定待检测触控面板是否存在缺陷,并确定存在缺陷的触控电极。比如,请再次参照图1,通过触控面板扫描设备110扫描可以大体确定触控电极Y3、触控电极Y6、触控电极Y7、触控电极Y4及触控电极X6存在缺陷。
在确定存在缺陷的触控电极后,可以通过图案缺陷定位设备定位缺陷在触控电极上的位置区域。具体地,图案缺陷定位设备120的定位原理与触控面板扫描设备110相似,在此就不再赘述,需要说明的是,两者不同在于,图案缺陷定位设备120的控制信号发射传感器和信号接收传感器是沿着存在缺陷的触控电极的延伸方向运动,且图案缺陷定位设备120中的控制信号发射传感器和信号接收传感器之间的间距设置较小,以确保能检测出缺陷在触控电极的具体位置区域。
在本实施例中,图像处理设备140可采用如下的方式对目标位置区域的图像进行处理。
首先,对目标位置区域的图像进行灰度处理得到灰度图像。
在图像扫描设备130扫描获取的目标位置区域的图像为彩色图像时,先对该目标位置区域的图像进行灰度处理,将彩色图像转换为灰度图像,以减少后续步骤对图像进行处理时对计算机资源的占用。可以理解的是,在本实施例中,若图像扫描设备130扫描获取的目标位置区域的图像为灰度图像,则该步骤可以省略。
接着,检测灰度图像中是否存在灰度值异常的目标像素点,在存在所述目标像素点时,判定位置区域中存在缺陷,并根据目标像素点的位置信息确定缺陷的位置信息。
在本实施例中的一种实施方式中,确定目标像素点的方式可以是:计算灰度图像中各像素点的灰度值与预设的基准灰度值的差值,并将计算得到的每个差值与预设的灰度值阈值进行比较,将差值大于灰度值阈值的像素点作为目标像素点。例如,可以将灰度图像与具有设定基准灰度值的图像进行比较,请参照图5、图6及图7,其中,图5为设定基准灰度值的图像,图6为触控电极断路缺陷的灰度图,图7为触控电极短路缺陷的灰度图,其中,触控图案在灰度图上各像素点的灰度值为99,通过图5和图6进行灰度值比较,可以从图6中确定灰度值为20的像素点为目标像素点,同理,通过图5和图7进行灰度值比较,可以从图7中确定短路部分对应的像素点为目标像素点。
在本实施例中的另一种实施方式中,确定目标像素点的方式还可以是:将目标位置区域划分为多个理论上具有相同触控图案的子区域,将相邻的各个子区域灰度图像进行灰度值比较,在一目标子区域灰度图像中存在像素点的灰度值与相邻子区域灰度图像中对应像素点的灰度值差异大于预设灰度值阈值时,判定该像素点为目标像素点。请再次参照图6和图7,可以通过将目标位置区域划分为多个图中黑框所围成的子区域,将相邻子区域的灰度图像进行比对,将灰度值差异大于预设灰度值阈值的像素点作为目标像素点。可以理解的是,上述图中只示意了目标位置区域的部分图像,在采用该实施方式确定目标像素点时,可以将一子区域灰度图像与其周围的所有子区域灰度图像进行比较,从而确定目标像素点。
在本实施例中,若只存在一个目标像素点,则将该目标像素点的位置坐标确定为缺陷的位置坐标。若存在多个目标像素点,且多个目标像素点位置相邻,则根据该多个目标像素点的位置坐标确定该多个目标像素点的几何中心坐标,并将该多个目标像素点的几何中心坐标作为缺陷的位置坐标。若存在多个目标像素点,且多个目标像素点位置不相邻,则比较该多个目标像素点所在区域的大小是否小于图像抓取设备150的抓拍范围,若小于,则以该多个目标像素点的几何中心坐标作为缺陷的位置坐标;若大于,则将该多个像素点所在区域分割为多个小于等于图像抓取设备150抓拍范围的区域,并计算各个区域内的目标像素点的几何中心坐标,并将各区域的几何中心坐标作为缺陷的位置坐标。
再接着,将该缺陷所对应的灰度图像与预先配置好的致死缺陷样本库中的样本图像进行匹配,在匹配成功时,将该缺陷确定为致死缺陷,将该缺陷的位置信息作为致死缺陷的位置信息。
最后,将致死缺陷的位置信息发送给图像抓取设备150。
进一步地,在目标位置区域包括多个致死缺陷时,图像处理设备140可采用预先配置好的致死缺陷样本库对多个抓拍位置抓拍的致死缺陷进行分类。具体地,致死缺陷的分类可以包括同层触控图案的短路、同层触控图案的断路及不同层触控图案的短路。在本实施例中,致死缺陷样本库中包括不同致死缺陷的多张样本图像,比如,针对同层触控图案的短路,可以根据短路位置、短路尺寸大小配置多张样本图像。可以理解,致死缺陷样本库中配置的样本图像越丰富,分类结果越准确。
在完成对多个致死缺陷进行分类后,图像处理设备140将各个致死缺陷的位置信息发送给图像抓取设备150,图像抓取设备150根据各个致死缺陷的位置信息及对应的分类,基于预先配置的致死缺陷的分类优先级,对多个类别的致死缺陷按照优先级顺序进行图像抓取。
具体地,可以根据致死缺陷出现的概率设置分类优先级,比如,根据以往历史经验统计致死缺陷出现的次数,将次数越高的致死缺陷的优先级设置越高。
上述方式,在待检测触控面板存在缺陷时,定位缺陷所在的目标位置区域;从目标位置区域的图像中找到致死缺陷的精确位置;从而获取到致死缺陷的图像,提高致死缺陷图像的抓拍准确率。同时,在致死缺陷为多个时,可以根据致死缺陷的分类按照设定的优先级进行抓拍,提高对同类致死缺陷的抓拍效率,便于对同类致死缺陷进行统一修复,提高修复效率。
第二实施例
请参照图8,本申请第二实施例提供一种与第一实施例具有相同发明构思的触控面板缺陷检测系统100,与第一实施例不同的是,在第二实施例中触检测控面板缺陷系统100不包括图像扫描设备130。下面对本实施例所提供的触控面板缺陷检测系统100进行详尽介绍。
在本实施例中,触控面板缺陷检测系统100可以包括触控面板扫描设备110、图案缺陷定位设备120、图像处理设备140及图像抓取设备150。
触控面板扫描设备110用于对待检测触控面板进行扫描,以判定待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷。
图案缺陷定位设备120用于在待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,在待检测触控面板上定位触控图案缺陷所在的目标位置区域。
图像抓取设备150用于根据预设的拍照位置顺序,获得目标位置区域中多个子位置区域的图像,其中,每个子位置区域的大小形状相同。
请参照图9,可以将目标位置区域分割成多个尺寸大小相同的子位置区域(例如,a1、a2、a3、…、a16),多个子位置区域组成4*4的子位置区域矩阵,然后可以根据预先设置的抓拍顺序获取各个子位置区域的图像。
图像处理设备140用于将各个子位置区域的图像进行处理,确定目标位置区域内的致死缺陷的图像。
在本实施例中,图像处理设备140将各个子位置区域的图像与样本库中的致死缺陷样本图像进行匹配,将匹配成功的子位置区域的图像作为目标位置区域内的致死缺陷的图像。具体地,样本库中的致死缺陷样本图像可以包括致死缺陷分类标记,在子位置区域的图像与样本库中的致死缺陷样本图像匹配时,还可以根据致死缺陷样本图像的分类标记对子位置区域的图像进行分类,以便维修人员后续根据致死缺陷分类进行触控面板修复。
上述方式,在待检测触控面板存在缺陷时,通过图案缺陷定位设备定位缺陷所在的目标位置区域,从目标位置区域的图像中找到致死缺陷的图像,提高致死缺陷图像的抓拍准确率,相对于第一实施例所提供的方式不需要图像扫描设备,进行触控面板缺陷检测的成本更低。
第三实施例
本实施例提供一种触控面板缺陷检测的方法,请参照图10,该触控面板缺陷检测方法可以包括以下步骤。
步骤S110,对待检测触控面板进行扫描,并根据扫描结果判定待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷。
具体地扫描原理请参照第一实施例,在此就不再赘述,在判定待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,进入步骤S120;在判定待检测触控面板的触控图案不存在缺陷时,结束对该待检测触控面板的缺陷检测。
在本实施例中,该步骤可以采用第一实施例中的触控面板扫描设备110实现。
步骤S120,对触控图案存在缺陷的目标位置区域进行定位。
在本实施例中,该步骤可以采用第一实施例中的图案缺陷定位设备120实现。
步骤S130,获取目标位置区域的图像。
在本实施例中,该步骤可以采用第一实施例中的图像扫描设备130实现。
步骤S140,对目标位置区域的图像进行图像处理,确定目标位置区域是否存在使触控面板无法正常工作的致死缺陷。
若目标位置区域存在使触控面板无法正常工作的致死缺陷,则进入步骤S150;若目标位置区域不存在使触控面板无法正常工作的致死缺陷,则结束对该待检测触控面板的缺陷检测。
在本实施例中,该步骤可以采用第一实施例中的图像处理设备140实现。
步骤S150,根据致死缺陷的位置信息抓取致死缺陷的图像。
在本实施例中,该步骤可以采用第一实施例中的图像抓取设备150实现。
在本实施例中,步骤S140可以通过以下方式实现。
首先,对目标位置区域的图像进行灰度处理得到灰度图像。
在获取的目标位置区域的图像为彩色图像时,可以先对该目标位置区域的图像进行灰度处理,将彩色图像转换为灰度图像,以减少后续步骤对图像进行处理时对计算机资源的占用。可以理解的是,在本实施例中,若获取的目标位置区域的图像为灰度图像,则该步骤可以省略。
接着,检测灰度图像中是否存在灰度值异常的目标像素点,在存在所述目标像素点时,判定位置区域中存在缺陷,并根据目标像素点的位置信息确定缺陷的位置信息。
在本实施例中的一种实施方式中,确定目标像素点的方式可以是:计算灰度图像中各像素点的灰度值与预设的基准灰度值的差值,并将计算得到的每个差值与预设的灰度值阈值进行比较,将差值大于灰度值阈值的像素点作为目标像素点。
在本实施例中的另一种实施方式中,确定目标像素点的方式还可以是:将目标位置区域划分为多个理论上具有相同触控图案的子区域,将相邻的各个子区域灰度图像进行灰度值比较,在一目标子区域灰度图像中存在像素点的灰度值与相邻子区域灰度图像中对应像素点的灰度值差异大于预设灰度值阈值时,判定该像素点为目标像素点。
最后,将该缺陷所对应的灰度图像与预先配置好的致死缺陷样本库中的样本图像进行匹配,在匹配成功时,将该缺陷确定为致死缺陷,将该缺陷的位置信息作为致死缺陷的位置信息。
在本实施例中,在目标位置区域包括多个致死缺陷时,上述触控面板缺陷检测方法还可以包括:
通过图像处理设备140中预先配置好的致死缺陷样本库对包括多个致死缺陷进行分类。
在此种情况下,步骤S150可以通过以下方式实现。
根据各个致死缺陷的位置信息及对应的分类,图像抓取设备150基于预先配置的致死缺陷的分类优先级,对多个类别的致死缺陷按照优先级顺序进行抓取。
上述方式,在待检测触控面板存在缺陷时,通过定位缺陷所在的目标位置区域,在目标位置区域的图像中找到致死缺陷的精确位置,从而获取到致死缺陷的图像,提高致死缺陷图像的抓拍准确率。同时,在致死缺陷为多个时,可以根据致死缺陷的分类按照设定的优先级进行抓拍,提高对同类致死缺陷的抓拍效率,便于对同类致死缺陷进行统一修复,提高修复效率。
第四实施例
本实施例提供一种触控面板缺陷检测的方法,请参照图11,该触控面板缺陷检测方法可以包括以下步骤。
步骤S210,对待检测触控面板进行扫描,并根据扫描结果判定待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷。
在判定待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,进入步骤S220;在判定待检测触控面板的触控图案不存在缺陷时,结束对该待检测触控面板的缺陷检测。
在本实施例中,该步骤可以采用第二实施例中的触控面板扫描设备110实现。
步骤S220,对触控图案存在缺陷的目标位置区域进行定位。
在本实施例中,该步骤可以采用第二实施例中的图案缺陷定位设备120实现。
步骤S230,根据预设的拍照位置顺序,获得目标位置区域中多个子位置区域的图像,其中,每个子位置区域的大小形状相同。
在本实施例中,该步骤可以采用第二实施例中的图像抓取设备150实现。
步骤S240,将各个子位置区域的图像进行处理,确定目标位置区域内的致死缺陷的图像。
在本实施例中,步骤S240可以通过以下方式实现。通过将各个子位置区域的图像与样本库中的致死缺陷样本图像进行匹配,将匹配成功的子位置区域的图像作为目标位置区域内的致死缺陷的图像。具体地,样本库中的致死缺陷样本图像可以包括致死缺陷分类标记,在子位置区域的图像与样本库中的致死缺陷样本图像匹配时,还可以根据致死缺陷样本图像的分类标记对子位置区域的图像进行分类,以便维修人员后续根据致死缺陷分类进行触控面板修复。
在本实施例中,该步骤可以采用第二实施例中的图像处理设备140实现。
本申请实施例提供的触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法,对待检测触控面板进行缺陷扫描,在待检测触控面板存在缺陷时,通过图案缺陷定位设备定位缺陷所在的目标位置区域,在目标位置区域的图像中找到致死缺陷的精确位置;从而获取到致死缺陷的图像。相较于现有技术中直接从目标位置区域获取致死缺陷的图像方式,上述方案能够提高致死缺陷图像的抓拍准确率,同时,在致死缺陷为多个时,可以根据致死缺陷的分类按照设定的优先级进行抓拍,提高对同类致死缺陷的抓拍效率,便于对同类致死缺陷进行统一修复,提高修复效率。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种触控面板缺陷检测系统,其特征在于,所述系统包括触控面板扫描设备、图案缺陷定位设备、图像扫描设备、图像处理设备及图像抓取设备;
所述触控面板扫描设备,用于对待检测触控面板进行扫描,以判定所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷,其中,所述触控面板扫描设备包括交流信号源、信号发射传感器、信号接收传感器及信号分析装置,所述交流信号源与信号发射传感器连接,所述信号发射传感器通过与所述待检测触控面板的触控图案之间形成的电容发送交流信号,所述信号接收传感器通过与所述待检测触控面板的触控图案之间形成的电容接收所述交流信号,所述信号分析装置和信号接收传感器连接,用于根据所述信号接收传感器接收到的所述交流信号的波形变化判断所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷;
所述图案缺陷定位设备,用于在所述待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,在所述待检测触控面板上定位触控图案缺陷所在的目标位置区域;
所述图像扫描设备,用于扫描获取所述目标位置区域的图像;
所述图像处理设备,用于对所述目标位置区域的图像进行图像处理,确定所述目标位置区域是否存在使所述触控面板无法正常工作的致死缺陷,若存在致死缺陷,则将所述致死缺陷的位置信息发送给所述图像抓取设备;
所述图像抓取设备,用于根据所述致死缺陷的位置信息抓取所述致死缺陷对应位置的图像。
2.如权利要求1所述的触控面板缺陷检测系统,其特征在于,所述图像处理设备具体用于:
对所述目标位置区域的图像进行灰度处理,得到所述目标位置区域的灰度图像;
检测所述目标位置区域的灰度图像中是否存在灰度值异常的目标像素点,在存在所述目标像素点时,判定位置区域中存在缺陷,并根据目标像素点的位置信息确定缺陷的位置信息;
将该缺陷所对应的灰度图像与预先配置好的致死缺陷样本库中的样本图像进行匹配,在匹配成功时,将该缺陷确定为致死缺陷,并将该缺陷的位置信息作为致死缺陷的位置信息。
3.如权利要求2所述的触控面板缺陷检测系统,其特征在于,所述图像处理设备还用于:
计算所述目标位置区域的灰度图像中各像素点的灰度值与预设的基准灰度值的差值,并将计算得到的每个差值与预设的灰度值阈值进行比较,将差值大于灰度值阈值的像素点作为目标像素点;或
将目标位置区域划分为多个具有相同触控图案的子区域,将相邻的各个子区域灰度图像进行灰度值比较,在一目标子区域灰度图像中存在像素点的灰度值与相邻子区域灰度图像中对应像素点的灰度值差异大于预设灰度值阈值时,判定该像素点为目标像素点。
4.如权利要求3所述的触控面板缺陷检测系统,其特征在于,所述图像处理设备还用于:
在所述目标位置区域包括多个致死缺陷时,采用预先配置好的致死缺陷样本库对所述多个致死缺陷进行分类,其中,所述致死缺陷的分类包括同层触控图案的短路、同层触控图案的断路及不同层触控图案的短路。
5.如权利要求4所述的触控面板缺陷检测系统,其特征在于,所述图像抓取设备具体用于:
根据各个致死缺陷的位置信息及对应的分类,基于预先配置的致死缺陷的分类优先级,对所述多个类别的致死缺陷按照优先级顺序进行抓取。
6.一种触控面板缺陷检测系统,其特征在于,所述系统包括触控面板扫描设备、图案缺陷定位设备、图像处理设备及图像抓取设备;
所述触控面板扫描设备,用于对待检测触控面板进行扫描,以判定所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷,其中,所述触控面板扫描设备包括交流信号源、信号发射传感器、信号接收传感器及信号分析装置,所述交流信号源与信号发射传感器连接,所述信号发射传感器通过与所述待检测触控面板的触控图案之间形成的电容发送交流信号,所述信号接收传感器通过与所述待检测触控面板的触控图案之间形成的电容接收所述交流信号,所述信号分析装置和信号接收传感器连接,用于根据所述信号接收传感器接收到的所述交流信号的波形变化判断所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷;
所述图案缺陷定位设备,用于在所述待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,在所述待检测触控面板上定位触控图案缺陷所在的目标位置区域;
所述图像抓取设备,用于根据预设的拍照位置顺序,获得所述目标位置区域中多个子位置区域的图像,其中,每个子位置区域的大小形状相同;
所述图像处理设备,用于将各个子位置区域的图像进行处理,确定所述目标位置区域内的致死缺陷的图像。
7.如权利要求6所述的触控面板缺陷检测系统,其特征在于,所述图像处理设备具体用于:
将各个子位置区域的图像与样本库中的致死缺陷样本图像进行匹配,将匹配成功的子位置区域的图像作为所述目标位置区域内的致死缺陷的图像。
8.一种触控面板缺陷检测方法,其特征在于,应用于权利要求1-5中任意一项所述的触控面板缺陷检测系统,所述方法包括:
对待检测触控面板进行扫描,并根据扫描结果判定所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷;
在判定所述待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,对所述触控图案存在缺陷的目标位置区域进行定位;
获取所述目标位置区域的图像;
对所述目标位置区域的图像进行图像处理,确定所述目标位置区域是否存在使所述触控面板无法正常工作的致死缺陷;
若存在致死缺陷,则根据所述致死缺陷的位置信息抓取所述致死缺陷的图像。
9.如权利要求8所述的触控面板缺陷检测方法,其特征在于,所述对所述目标位置区域的图像进行图像处理,确定所述目标位置区域是否存在使所述触控面板无法正常工作的致死缺陷的步骤,包括:
对所述目标位置区域的图像进行灰度处理,得到所述目标位置区域的灰度图像;
检测所述目标位置区域的灰度图像中是否存在灰度值异常的目标像素点,在存在所述目标像素点时,判定位置区域中存在缺陷,并根据目标像素点的位置信息确定缺陷的位置信息;
将该缺陷所对应的灰度图像与预先配置好的致死缺陷样本库中的样本图像进行匹配,在匹配成功时,将该缺陷确定为致死缺陷,并将该缺陷的位置信息作为致死缺陷的位置信息。
10.一种触控面板缺陷检测方法,其特征在于,应用于权利要求6-7中任意一项所述的触控面板缺陷检测系统,所述方法包括:
对待检测触控面板进行扫描,并根据扫描结果判定所述待检测触控面板的触控图案是否存在缺陷;
在判定所述待检测触控面板的触控图案存在缺陷时,对所述触控图案存在缺陷的目标位置区域进行定位;
根据预设的拍照位置顺序,获得所述目标位置区域中多个子位置区域的图像,其中,每个子位置区域的大小形状相同;
对各个子位置区域的图像进行处理,确定所述目标位置区域内的致死缺陷的图像。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011346951.6A CN112465775B (zh) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | 触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011346951.6A CN112465775B (zh) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | 触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112465775A CN112465775A (zh) | 2021-03-09 |
CN112465775B true CN112465775B (zh) | 2022-11-25 |
Family
ID=74808491
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011346951.6A Active CN112465775B (zh) | 2020-11-26 | 2020-11-26 | 触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112465775B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115131354B (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-25 | 江苏森信达生物科技有限公司 | 一种基于光学手段的实验室用塑料薄膜缺陷检测方法 |
CN116542934B (zh) * | 2023-05-09 | 2023-12-22 | 哈尔滨工业大学重庆研究院 | 薄膜电容工艺检测方法及电子设备 |
CN117871538A (zh) * | 2024-03-07 | 2024-04-12 | 江苏时代新能源科技有限公司 | 缺陷检测系统、缺陷检测方法及相关设备 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106097361A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-11-09 | 昆山国显光电有限公司 | 一种缺陷区域检测方法及装置 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104568986A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 中国科学院半导体研究所 | 基于surf算法的遥控器面板印刷缺陷自动检测方法 |
CN107515227A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-12-26 | 武汉精测电子技术股份有限公司 | 基于缺陷无损的图像压缩方法及显示面板缺陷检测系统 |
CN109118482B (zh) * | 2018-08-07 | 2019-12-31 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种面板缺陷分析方法、装置及存储介质 |
CN109741324B (zh) * | 2019-01-10 | 2020-12-04 | 惠科股份有限公司 | 一种检测方法、检测装置及终端设备 |
-
2020
- 2020-11-26 CN CN202011346951.6A patent/CN112465775B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106097361A (zh) * | 2016-06-20 | 2016-11-09 | 昆山国显光电有限公司 | 一种缺陷区域检测方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112465775A (zh) | 2021-03-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112465775B (zh) | 触控面板缺陷检测系统及触控面板缺陷检测方法 | |
US10878283B2 (en) | Data generation apparatus, data generation method, and data generation program | |
CN112053318B (zh) | 基于深度学习的二维pcb缺陷实时自动检测与分类装置 | |
US20170323435A1 (en) | Defect quantification method, defect quantification device, and defect evaluation value display device | |
JP5168215B2 (ja) | 外観検査装置 | |
JP2018036241A (ja) | 検査方法、検査装置、検査プログラム、および記録媒体 | |
CN115908420A (zh) | 印刷电路板的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113111903A (zh) | 智能产线监测系统及监测方法 | |
CN111275700A (zh) | 基于深度学习的端子缺陷检测方法及系统 | |
CN111007086A (zh) | 缺陷检测方法和装置、存储介质 | |
JPH11337498A (ja) | プリント基板の検査装置およびプリント基板の検査方法 | |
CN115375610A (zh) | 检测方法及装置、检测设备和存储介质 | |
CN117589770A (zh) | Pcb贴片板检测方法、装置、设备及介质 | |
CN114226262A (zh) | 瑕疵检测方法、瑕疵分类方法及其系统 | |
CN115239684A (zh) | 焊点检测方法、设备及存储介质 | |
CN1459628A (zh) | 电路板板材表面瑕疵检测即时汇报装置 | |
Guan et al. | A golden-block-based self-refining scheme for repetitive patterned wafer inspections | |
CN111815705A (zh) | 激光跟踪仪滤光保护镜片污染识别方法、装置及电子设备 | |
JP4428392B2 (ja) | マーク位置認識装置およびマーク位置認識方法 | |
JP2002267619A (ja) | 欠陥検査方法及び装置 | |
CN117470872B (zh) | 分板品质检测方法、装置、分板机及电路板生产线 | |
EP4134883B1 (en) | Systems and methods for automated x-ray inspection | |
JP2000121495A (ja) | 画面検査方法 | |
US20230245293A1 (en) | Failure detection and failure recovery for ai depalletizing | |
JP2005142552A (ja) | 多層配線構造の不良解析方法および不良解析装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |