WO2023164809A1 - 曲面基板气泡检测方法及检测系统 - Google Patents

曲面基板气泡检测方法及检测系统 Download PDF

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WO2023164809A1
WO2023164809A1 PCT/CN2022/078662 CN2022078662W WO2023164809A1 WO 2023164809 A1 WO2023164809 A1 WO 2023164809A1 CN 2022078662 W CN2022078662 W CN 2022078662W WO 2023164809 A1 WO2023164809 A1 WO 2023164809A1
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李兴
李睿泽
唐浩
兰荣华
程久阳
郭萌
杨志辉
张青
朱学辉
周全国
周丽佳
谯勇
黄忠
徐丽蓉
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京东方科技集团股份有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components

Definitions

  • Bubble defects are generally located in the arc surface and R-angle area, and it is difficult for ordinary cameras to collect defect features. Production line particles (dust), stains, scratches, etc. interfere a lot with the detection.
  • the first bright spot position is the position of defective air bubbles.
  • the method before comparing the brightness value of the pixel of the second image with the second threshold, the method further includes:
  • the size of the second bright spot is greater than a second preset value and the shape is inconsistent with the bubble shape, it is determined that the second bright spot is a foreign matter defect.
  • the line scan camera is used to acquire a first image including image information of the edge of the substrate to be tested;
  • the curved substrate air bubble detection system further includes a second processing structure for performing binarization processing on the second image, according to the obtained binarized image having at least two bright spots and at least two first When the distance between any two first bright spots among the bright spots is less than a first preset value, it is determined that there is a defective air bubble on the substrate to be tested.
  • the first processing structure is further used to select a rectangle in the effective display area of the substrate to be tested based on the first vertex to obtain the second image, and the rectangle is parallel to the first direction
  • the length of a side in the second direction is a preset value y 1
  • the length of a side of the rectangle in the second direction is bxx 1 .
  • the second processing structure is also used to compare the distance between two adjacent first bright spots with the first preset value, and the distance between two adjacent first bright spots If it is smaller than the first preset value, the first bright spot position is a position with bad air bubbles.
  • the second processing structure is also used to screen out the first bright spots conforming to the shape of air bubbles.
  • the second processing structure is further configured to perform filtering and expansion processing on the second image.
  • Fig. 1 shows a schematic diagram of the thermodynamics of defective occurrence in the related art
  • Figure 4 shows a schematic diagram of a foreign object interference image
  • Fig. 5 shows the schematic diagram of the second image acquisition principle
  • Figure 6 shows a schematic flow chart of a method for detecting air bubbles on a curved substrate
  • Figure 1 is a heat map of the occurrence of defects in a certain product within a certain period of time. It can be seen that most of the defects occur in the R angle area. The indicated position indicates that the bubble generation rate is greater than 3%, and the position indicated by 30 in the figure indicates that the bubble generation rate is less than 1%.
  • the traditional CCD solution detects that the curved screen is not bright, the curved side becomes the field of view failure area, so it is difficult to collect defective air bubbles.
  • the detection accuracy is not enough.
  • the diameter of the bubbles is usually >50 ⁇ m, due to the light transmission of the bubbles, the feature size shown in the picture is much smaller than its actual size, so it is difficult for ordinary CCD solution cameras to capture bad features.
  • the traditional CCD solution collects pictures the sample is usually in a static state or in a slow-moving state. When testing in large quantities, it takes longer and it is difficult to meet the timeliness required for bubble detection.
  • this embodiment provides a method for detecting air bubbles on a curved substrate, including:
  • the first image including the image information of the first side 1 of the substrate 200 to be tested is acquired by a line scan camera 100, wherein the line scan camera 100 is located at the position where the parallel light provided by the first light source passes through the The transmission path of the reflected light after the mirror reflection of the substrate 200 is located outside the transmission path of the reflection light reflected by the mirror surface of the substrate 200 to be tested by the parallel light provided by the second light source;
  • Performing binarization processing on the second image, according to the obtained binarized image has at least two bright spots, and the distance between any two first bright spots in the at least two first bright spots is less than the first When a predetermined value is reached, it is determined that there is a defective air bubble on the substrate 200 to be tested.
  • the image information of the first side 1 of the substrate to be tested 200 is obtained first, and then the position information of the defective area is determined according to the first side 1, which is simple and efficient, and does not need to be tested on the substrate 200 to be tested.
  • Set the detection mark (the detection mark set on the substrate to be tested is set under the glass cover plate and is not easy to be detected), and after obtaining the second image including the image information of the defective area, subsequent detection of defective air bubbles is uniform. It is aimed at the operation of the second image with a small proportion, and there are few processing steps.
  • the processing time of a single image can be less than 100ms.
  • the instant test and pick can fully meet the needs of the immediate sorting of the assembly line, so that the moving speed of the substrate to be tested can reach 300mm /S ⁇ 1000mm/s, improve efficiency.
  • the line scan camera 100 cooperates with the first light source and the second light source that emit incident light in different directions, so that the bubble defect appears as a combination of multiple bright spots at intervals, as shown in Figure 3, while other foreign matter defects are a bright spot. Spots, refer to Figure 4, so as to highlight the characteristics of bubbles, improve detection efficiency, and reduce detection difficulty.
  • multiple light sources providing incident light in different directions cooperate with each other, and the number of light sources is not limited to the first light source and the second light source.
  • the line camera 100 cannot receive reflected light, that is, a dark field will be formed in the corresponding area. If there are bubbles on the substrate 200 to be tested If it is defective, due to the generation of diffuse reflection, the line scan camera 100 will receive the corresponding reflected light, and form bright spots in the region with defective air bubbles, highlighting the characteristics of the air bubbles, and detect the defective air bubbles.
  • the position information of the defective area of the substrate to be tested 200 is determined according to the first image, and the second image including the image information of the defective area is generated, specifically including:
  • the position of the substrate to be tested 200 corresponding to the pixel of the first brightness value is the position of the first side 1 of the substrate to be tested 200, wherein the first side 1 includes a straight line portion and arcuate portions located at opposite ends of said straight portion;
  • the first light source is located on the outside of the substrate 200 to be tested, and is on the side close to the first side 1, since the line scan camera 100 is located in the parallel
  • the position of the first side 1 forms a strong reflection area
  • the obtained first image is binarized
  • the first side The position corresponding to 1 forms a bright area, and other areas form a dark area.
  • the effective display area of the substrate 200 to be tested is close to each of the arc parts. Select a rectangle, and the rectangular area is the area with a high occurrence rate of defective bubbles (that is, the area represented by 10 in Figure 1). Timeliness.
  • the first image is a rectangular image, and in the first direction
  • the upward length is a
  • the length in the second direction is b
  • the first direction is the extension direction of the straight line portion
  • the second direction is perpendicular to the first direction
  • the determined first image size is a rectangular image whose length in the first direction is a and whose length in the second direction is b, but not limited thereto, where a and b are both greater than zero, and a greater than the length of the first side 1 of the substrate to be tested 200 (to prevent the position of the substrate to be tested 200 from shifting, thereby causing the problem of incomplete image acquisition), and b to be greater than the non-display area of the substrate to be tested 200 in the second direction (that is, the first image is an image including the effective display area), and the acquired first image must at least include an area with a high incidence of bubble defects (eg, an R-angle area).
  • the length of the side of the rectangle 2 in the direction parallel to the first direction is a preset value y 1 , which can be set according to actual needs, for example, the first side 1 can be One-third, one-half, etc. in the direction of its extension.
  • the first side 1 has two opposite ends, and the side of the substrate 200 to be tested close to the first side 1 has corresponding two defective areas, which are If these two bad areas are included at the same time, only one area is shown in FIG. 2 , and the acquisition method of the other area is the same as the principle, and will not be repeated here.
  • the third side and the fourth side adjacent to the first side 1 on the substrate to be tested 200 are set on a curved surface, air bubbles are also likely to be generated in the curved surface area, and the third side can also be detected by the above method. And the air bubbles in the corresponding area of the fourth side are bad.
  • performing binarization processing on the second image according to having at least two bright spots on the obtained binarized image, and at least two first bright spots between any two first bright spots
  • the distance is less than the first preset value, it is determined that there is a defective air bubble on the substrate 200 to be tested, specifically including:
  • the first bright spot position is the position of defective air bubbles.
  • the first light source and the second light source provide incident light in different incident directions, so that the position of the bubble in the image presents a combination of multiple bright spots at intervals.
  • the defect is not a bubble defect, and the accuracy of bubble defect detection can be improved by comparing the distance between adjacent bright spots.
  • the method further includes: screening out the first bright spots conforming to the bubble shape.
  • the shape, size, aspect ratio, etc. of bubbles are different from other foreign objects (such as metal wires, which will also reflect under light). Pre-selection through morphological features can improve detection efficiency.
  • Comparing the luminance values of pixels in the second image with a third threshold, adjusting the luminance values of pixels whose luminance values are greater than the third threshold to a fifth luminance value, and adjusting the luminance values of pixels whose luminance values are less than the third threshold is the sixth brightness value, the position corresponding to the pixel of the fifth brightness value is the position of the second bright spot, and the third threshold is smaller than the second threshold;
  • interference elimination can be performed before the detection of defective air bubbles, and the detection accuracy can be improved.
  • the brightness of the location with bad bubbles is higher, and the brightness of the center of the interference object may reach the value of the bubble brightness, but its edge is not obvious, and the average brightness is low.
  • the third threshold is less than the second threshold.
  • the center brightness is consistent with the bubble, but there is a circle of low brightness areas around the edge.
  • setting the third threshold value to be smaller than the second threshold value can make the edge brightness areas lower.
  • the third threshold before comparing the brightness value of the pixel of the second image with the third threshold, it also includes: performing filtering and expansion processing on the second image, eliminating noise through filtering processing, and enhancing Bad features, improving detection accuracy, can greatly reduce the risk of over-inspection.
  • the method for detecting air bubbles on a curved substrate in this embodiment further includes the following steps:
  • the line camera 100, the first light source and the second light source are activated to automatically collect images.
  • An embodiment of the present disclosure also provides a system for detecting air bubbles on a curved substrate, which is used to implement the above-mentioned method for detecting air bubbles on a curved substrate.
  • a light source and a second light source wherein the line scan camera 100 is located on the transmission path of the reflected light after the parallel light provided by the first light source is mirror-reflected by the substrate 200 to be tested, and is located on the parallel light provided by the second light source. Outside the transmission path of the reflected light reflected by the mirror surface of the substrate 200 to be tested;
  • the line scan camera 100 is used to acquire a first image comprising image information of the edge of the substrate to be tested 200;
  • the curved substrate air bubble detection system further includes a first processing structure for determining position information of a defective area of the substrate to be tested 200 according to the first image, and generating a second image including image information of the defective area;
  • the curved substrate air bubble detection system further includes a second processing structure for performing binarization processing on the second image, according to the obtained binarized image having at least two bright spots and at least two first When the distance between any two first bright spots among the bright spots is less than a first preset value, it is determined that there is a defective air bubble on the substrate 200 to be tested.
  • the image information of the first side 1 of the substrate to be tested 200 is obtained first, and then the position information of the defective area is determined according to the first side 1, which is simple and efficient, and no detection device is required on the substrate to be tested 200 mark (the detection mark set on the substrate to be tested is set under the glass cover plate and is not easy to be detected), and after obtaining the second image including the image information of the defective area, the subsequent detection of defective air bubbles is aimed at Due to the small proportion of the second image operation, and fewer processing steps, the processing time of a single image can be less than 100ms, and the instant test and pick can fully meet the needs of the immediate sorting of the pipeline.
  • a set of image acquisition structures including the line scan camera 100, the first light source and the second light source is set, and the area near the first side 1 of the substrate 200 to be tested is bubbled.
  • the substrate to be tested 200 also includes a second side opposite to and parallel to the first side 1, and there are defects on the first side 1 and the second side that are prone to bubble defects.
  • the above-mentioned image acquisition structure including the line scan camera 100 can be set on the side of the second side at the same time, so as to obtain images including the preset area on the side of the second side , the acquisition method and principle are the same as above.
  • the third side and the fourth side adjacent to the first side 1 on the substrate 200 to be tested are curved surfaces, air bubbles are likely to be generated in the curved surface area, and can also be formed on the third side and the fourth side.
  • the above-mentioned optical components are arranged on the fourth side to use the above-mentioned principle to detect defective air bubbles in the corresponding area, that is, four sets of the above-mentioned image acquisition structures are set to improve the detection timeliness, and the moving structure can also be used to rotate the substrate 200 to be tested, and the same set of image acquisition structures can be used The structure is inspected multiple times to reduce the cost, but the inspection time will be relatively reduced.
  • the first processing structure is configured to compare the luminance values of pixels in the first image with a first threshold, adjust the luminance values of pixels whose luminance values are greater than the first threshold to the first luminance value, and set The brightness value of the pixel whose brightness value is less than the first threshold value is adjusted to the second brightness value, and the position of the substrate to be tested 200 corresponding to the pixel of the first brightness value is the position of the first side 1 of the substrate to be tested 200 position, wherein the first side 1 includes a straight line portion and arc portions located at opposite ends of the straight line portion;
  • the first processing structure is also used to take the position of the first side 1 as a reference, and select a rectangle in the area of the effective display area of the substrate to be tested 200 close to each of the arc parts, so as to obtain the second image.
  • the first processing structure is further used to establish a coordinate system with the first direction as the y direction, the second direction as the x direction, and a vertex of the first image close to the first side 1 as the origin ;
  • the second processing structure is also used to screen out the first bright spots conforming to the shape of air bubbles.
  • the resolution of the line scan camera 100 is >5 ⁇ m/pixel.
  • the system for detecting air bubbles on curved substrates further includes a sensor 500 to send out a signal when the substrate 200 to be tested is at the position to be tested, and the control unit for controlling the working state of the image acquisition structure receives the signal to control the start of the image acquisition structure Image Acquisition.

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Abstract

一种曲面基板气泡检测方法，包括：通过第一光源和第二光源向待测基板（200）提供不同入射方向的平行光；通过线阵相机（100）获取包括待测基板的第一侧边（1）的图像信息的第一图像，其中，线阵相机位于第一光源提供的平行光经待测基板镜面反射后的反射光的传输路径上，且位于第二光源提供的平行光经待测基板镜面反射的反射光的传输路径之外；根据第一图像确定待测基板的不良区域的位置信息，并生成包括不良区域的图像信息的第二图像；对第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断待测基板上具有气泡不良。该曲面基板气泡检测方法能提高检测效率，降低检测难度。还涉及一种曲面基板气泡检测系统。

Description

曲面基板气泡检测方法及检测系统 技术领域
本公开涉及显示产品制作技术领域，尤其涉及一种曲面基板气泡检测方法及检测系统。
背景技术
OLED显示器在通过OCA胶贴合在玻璃盖板上时，由于贴合及脱泡工艺问题，会造成部分气泡无法完全排出，进而形成气泡不良，其位置多发于曲面屏曲侧面及R角处。若气泡可在光固化前检出，大多数可进行二次脱泡从而消除。若不及时检出进行优化处理，一旦经过光固化则产品报废，同时流入下段工艺还会造成更多浪费。但是由于以下其它原因造成气泡不良无法被及时检出：
1.检测时效性问题，OLED产品贴合脱泡后必须在一定时间内进行固化，否则微气泡(非不良)则会重新聚集造成气泡不良。因此当产品批量结束脱泡后需及时分片送入光固化设备，这也造成很多检测方法无法应用其中。
2.缺陷采集难度高，干扰因素多。气泡不良一般位于弧面及R角区域，普通相机难以采集到缺陷特征。产线particle(灰尘)、污渍、划痕等对检测干扰较多。
发明内容
为了解决上述技术问题，本公开提供一种曲面基板气泡检测方法及检测系统，解决气泡不良检测时效性差，且检测难度高的问题。
为了达到上述目的，本公开实施例采用的技术方案是：一种曲面基板气泡检测方法，包括：
通过第一光源和第二光源向待测基板提供不同入射方向的平行光；
通过线阵相机获取包括所述待测基板的第一侧边的图像信息的第一图像，其中，所述线阵相机位于所述第一光源提供的平行光经所述待测基板镜面反射后的反射光的传输路径上，且位于所述第二光源提供的平行光经所述待测基板 镜面反射的反射光的传输路径之外；
根据所述第一图像确定所述待测基板的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像；
对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断所述待测基板上具有气泡不良。
可选的，根据所述第一图像确定待测基板的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像，具体包括：
将所述第一图像中像素的亮度值与第一阈值进行对比，将亮度值大于第一阈值的像素的亮度值调整为第一亮度值，将亮度值小于第一阈值的像素的亮度值调整为第二亮度值，所述第一亮度值的像素对应的所述待测基板的位置为所述待测基板的第一侧边的位置，其中所述第一侧边包括直线部分和位于所述直线部分的两端的弧线部分；
以所述第一侧边的位置为参考基准，在所述待测基板的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域分别选取矩形，以获得所述第二图像。
可选的，所述第一图像为矩形图像，在第一方向上的长度为a，在第二方向上的长度为b，所述第一方向为所述直线部分的延伸方向，所述第二方向与所述第一方向相垂直；
以所述第一侧边的位置为参考基准，在所述待测基板的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域分别选取矩形，以获得所述第二图像，具体包括：
以所述第一方向为y方向，所述第二方向为x方向，所述第一图像的靠近所述第一侧边的一个顶点为原点建立坐标系；
根据所述第一侧边确定所述直线部分的延长线和待测基板的第二侧边的直线部分的延长线的交点(x，y)，并根据交点(x，y)以及所述第一侧边与有效显示区之间的距离x 1确定不良区域的第一顶点的坐标(x+x 1，y)；
以所述第一顶点为基础在所述待测基板的有效显示区选取矩形，以获得所述第二图像，所述矩形在所述第一方向相平行的方向上的边的长度为预设值y 1，所述矩形在所述第二方向上的边的长度为b-x-x 1。
可选的，对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具 有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断待测基板上具有气泡不良，具体包括：
将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，将亮度值大于第二阈值的像素的亮度值调整为第三亮度值，将亮度值小于第二阈值的像素的亮度值调整为第四亮度值，第三亮度值的像素对应的位置为第一亮斑的位置；
将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，在相邻两个所述第一亮斑之间的距离小于所述第一预设值时，则所述第一亮斑位置为气泡不良的位置。
可选的，在将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，之前还包括：筛选出符合气泡形态的所述第一亮斑。
可选的，在将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，之前还包括：
将所述第二图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，将亮度值大于第三阈值的像素的亮度值调整为第五亮度值，将亮度值小于第三阈值的像素的亮度值调整为第六亮度值，所述第五亮度值的像素对应的位置为第二亮斑的位置，所述第三阈值小于所述第二阈值；
在所述第二亮斑的尺寸大于第二预设值，且形态不符和气泡形态时，判断所述第二亮斑为异物不良。
可选的，在将所述第二图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，之前还包括：对所述第二图像进行滤波和膨胀处理。
本公开实施例还提供一种曲面基板气泡检测系统，用于实现上述的曲面基板气泡检测方法，所述曲面基板气泡检测系统包括图像采集结构，所述图像采集结构包括线阵相机、第一光源和第二光源，其中，所述线阵相机位于所述第一光源提供的平行光经待测基板镜面反射后的反射光的传输路径上，且位于所述第二光源提供的平行光经所述待测基板镜面反射的反射光的传输路径之外；
所述线阵相机用于获取包括所述待测基板的边缘的图像信息的第一图像；
所述曲面基板气泡检测系统还包括第一处理结构，用于根据所述第一图像确定待测基板的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像；
所述曲面基板气泡检测系统还包括第二处理结构，用于对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断待测基板上具有气泡不良。
可选的，所述第一处理结构用于将所述第一图像中像素的亮度值与第一阈值进行对比，将亮度值大于第一阈值的像素的亮度值调整为第一亮度值，将亮度值小于第一阈值的像素的亮度值调整为第二亮度值，所述第一亮度值的像素对应的所述待测基板的位置为待测基板的第一侧边的位置，其中所述第一侧边包括直线部分和位于所述直线部分的两端的弧线部分；
所述第一处理结构还用于以所述第一侧边的位置为参考基准，在待测基板的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域选取矩形，以获得所述第二图像。
可选的，所述第一图像为矩形图像，在第一方向上的长度为a，在第二方向上的长度为b，所述第一方向为所述直线部分的延伸方向，所述第二方向与所述第一方向相垂直；
所述第一处理结构还用于以所述第一方向为y方向，所述第二方向为x方向，所述第一图像的靠近所述第一侧边的一个顶点为原点建立坐标系；
所述第一处理结构还用于根据所述第一侧边确定所述直线部分的延长线和待测基板的第二侧边的直线部分的延长线的交点(x，y)，并根据交点(x，y)以及所述第一侧边与有效显示区之间的距离x 1确定不良区域的第一顶点的坐标(x+x 1，y)；
所述第一处理结构还用于以所述第一顶点为基础在所述待测基板的有效显示区选取矩形，以获得所述第二图像，所述矩形在所述第一方向相平行的方向上的边的长度为预设值y 1，所述矩形在所述第二方向上的边的长度为b-x-x 1。
可选的，所述第二处理结构用于将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，将亮度值大于第二阈值的像素的亮度值调整为第三亮度值，将亮度值小于第二阈值的像素的亮度值调整为第四亮度值，第三亮度值的像素对应的位置为第一亮斑的位置；
所述第二处理结构还用于将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，在相邻两个所述第一亮斑之间的距离小于所述第一预设值 时，则所述第一亮斑位置为气泡不良的位置。
可选的，所述第二处理结构还用于筛选出符合气泡形态的所述第一亮斑。
可选的，所述第二处理结构包
用于将所述第二图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，将亮度值大于第三阈值的像素的亮度值调整为第五亮度值，将亮度值小于第三阈值的像素的亮度值调整为第六亮度值，所述第五亮度值的像素对应的位置为第二亮斑的位置，所述第三阈值小于所述第二阈值；
所述第二处理结构还用于在所述第二亮斑的尺寸大于第二预设值，且形态不符和气泡形态时，判断所述第二亮斑为异物不良。
可选的，所述第二处理结构还用于对所述第二图像进行滤波和膨胀处理。
本公开的有有益效果是：先获取待测基板的第一侧边的图像信息，然后根据第一侧边确定不良区域的位置信息，简单高效，无需在待测基板上设置检测标记，且通过线阵相机与发出不同方向的入射光的第一光源和第二光源相配合，使得气泡不良呈现为间隔的多个亮斑的组合，提高检测效率，降低检测难度。
附图说明
图1表示相关技术中不良发生热力示意图；
图2表示本公开实施例中图像采集结构示意图；
图3表示气泡的光学图像示意图；
图4表示异物干扰图像示意图；
图5表示第二图像获取原理示意图；
图6表示曲面基板气泡检测方法流程示意图；
图7表示曲面基板气泡检测系统结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例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公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本公 开保护的范围。
在本公开的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本公开和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本公开的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在OLED曲面屏中曲侧面贴合脱泡后易留下气泡不良，其不良发生率在0.1％到3％之间。图1是目前某款产品一定时间内的不良发生热力图，可以看出绝大多数不良均发生在R角区域，图1中10所表示之处表示气泡发生率大于20％，图中20所表示之处表示气泡发生率大于3％，图中30所表示之处表示气泡发生率小于1％。
由于批量脱泡后，需要在一定时间内(一般为30min，但并不以此为限)分片流入UV后进行固化，因此想要对气泡不良进行优化，必须在流入UV前对产品进行全检进行拦截。人工全检的方式显然不满足时效性。单独开发检测设备应对气泡不良成本高，需投入光学、物流、工控机等大量硬件设备，且需要占用大量空间安装设备。这些因素均不利于已建成的产线进行气泡拦截工作。
常规CCD图片采集方案有3个缺点：1.无法采集到气泡不良。传统CCD方案在进行曲面屏不亮检测时，曲侧面成为其视野失效区，因而很难采集到气泡不良。2.检测精度不够。虽然通常气泡直径＞50μm，但是由于气泡具有透光性，因此其图片中呈现的特征尺寸远远小于其实际尺寸，因此普通CCD方案相机很难采集到不良特征。3.传统CCD方案在采集图片时，样品通常处于静止状态或者慢速移动状态，在大批量进行检测时，耗时更长，难以满足气泡检测所需的时效性。
参考图6，针对上述问题，本实施例提供一种曲面基板气泡检测方法，包括：
通过第一光源和第二光源向待测基板200提供不同入射方向的平行光；
通过线阵相机100获取包括所述待测基板200的第一侧边1的图像信息的第一图像，其中，所述线阵相机100位于所述第一光源提供的平行光经所述待 测基板200镜面反射后的反射光的传输路径上，且位于所述第二光源提供的平行光经所述待测基板200镜面反射的反射光的传输路径之外；
根据所述第一图像确定所述待测基板200的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像；
对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断待测基板200上具有气泡不良。
采用上述方案，先获取所述待测基板200的第一侧边1的图像信息，然后根据所述第一侧边1确定不良区域的位置信息，简单高效，无需在所述待测基板200上设置检测标记(待测基板上设置的检测标记是设置在玻璃盖板的下方，不容易被检测到)，且在获得包括不良区域的图像信息的第二图像后，后续对于气泡不良的检测均是针对于占比很小的第二图像操作，且处理步骤少，单张图片处理时间可小于100ms，即测即拣完全满足流水线即刻分拣的需求，这样待测基板的移动速度可达到300mm/S～1000mm/s，提高效率。
且通过线阵相机100与发出不同方向的入射光的第一光源和第二光源相配合，使得气泡不良呈现为间隔的多个亮斑的组合，参考图3，而其他异物不良则是一个亮斑，参考图4，从而凸显气泡特征，提高检测效率，降低检测难度。
需要说明的是，本实施例中，采用提供不同方向的入射光的多个光源相配合的方式，光源的数量并不限于所述第一光源和所述第二光源两个光源。
图2中实线箭头表示的是第一光源的光线(包括入射光和反射光)，虚线箭头表示的是第二光源的光线(包括入射光和反射光)，由于线阵相机100位于所述第一光源提供的平行光经待测基板200镜面反射后的反射光的传输路径上，所以第一侧边1的位置形成强反射区域(参考图2中的区域(1))，从而在第一图像中会凸显所述第一侧边1，所述线阵相机100位于所述第二光源提供的平行光经所述待测基板200镜面反射的反射光的传输路径之外，那么在所述待测基板200上没有气泡不良的情况下，所述线阵相机100是接收不到反射光的，也就是说，在相应的区域会形成暗场，若所述待测基板200上具有气泡不良，则由于漫反射的产生，线阵相机100会接收到相应的反射光，而在气 泡不良区域形成亮斑，凸显气泡的特征，检测出气泡不良。
需要说明的是，本实施例中，采用提供不同的入射方向的入射光的第一光源和第二光源，由于气泡的透光性、以及其形态特征，入射光的入射方向等因素的影响，使得气泡部分区域(例如边缘区域)的反射光较强，因此，在获得的图像中，对于气泡不良，会呈现多个亮斑(间隔较小的多个亮斑的组合)，参考图3，而其他异物不良则是一个完整的、连续的亮斑，参考图4，从而加强气泡不良的特征的体现，提高检测效率。如图2所示，对于气泡300，区域(2)和区域(4)为强反射区域，区域(3)为弱反射区域，在图像中所呈现的则是间隔的两个亮斑的组合。
示例性的，根据所述第一图像确定所述待测基板200的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像，具体包括：
将所述第二图像中像素的亮度值与第一阈值进行对比，将亮度值大于第一阈值的像素的亮度值调整为第一亮度值，将亮度值小于第一阈值的像素的亮度值调整为第二亮度值，所述第一亮度值的像素对应的所述待测基板200的位置为所述待测基板200的第一侧边1的位置，其中所述第一侧边1包括直线部分和位于所述直线部分的相对的两端的弧线部分；
以所述第一侧边1的位置为参考基准，在所述待测基板200的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域分别选取矩形，以获得所述第二图像。
在获得第一图像时，所述第一光源位于所述待测基板200的外侧，且是靠近第一侧边1的一侧，由于所述线阵相机100位于所述第一光源提供的平行光经所述待测基板200镜面反射后的反射光的传输路径上，所以第一侧边1的位置形成强反射区域，对获得的第一图像进行二值化处理，所述第一侧边1对应的位置形成亮区，其他区域则形成暗区，以所述第一侧边1的位置为参考基准，在所述待测基板200的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域选取矩形，矩形区域则是气泡不良出现率较高的区域(即图1中的10所表示的区域)，在后续检测中，只需针对包括不良区域图像信息的第二图像即可，提高检测时效性。
示例性的，以在所述待测基板200的有效显示区靠近一个所述弧线部分的区域选取矩形为例进行具体说明，参考图5，所述第一图像为矩形图像，在第一方向上的长度为a，在第二方向上的长度为b，所述第一方向为所述直线部 分的延伸方向，所述第二方向与所述第一方向相垂直；
以所述第一侧边1的位置为参考基准，在所述待测基板200的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域分别选取矩形2，以获得所述第二图像，具体包括：
以所述第一方向为y方向，所述第二方向为x方向，所述第一图像的靠近所述第一侧边1的一个顶点O为原点建立坐标系；
根据所述第一侧边1确定所述直线部分的延长线和待测基板200的第二侧边的直线部分的延长线的交点A(x，y)，并根据交点A(x，y)以及所述第一侧边1与有效显示区之间的距离x 1确定不良区域的第一顶点B的坐标(x+x 1，y)；
以所述第一顶点B为基础在所述待测基板200的有效显示区选取矩形2，以获得所述第二图像，所述矩形2在与所述第一方向相平行的方向上的边的长度为预设值y 1，所述矩形在所述第二方向上的边的长度为b-x-x 1。
参考图2，以所述第一方向为y方向，所述第二方向为x方向，且以所述第一图像的靠近所述第一侧边1的一个顶点O为原点，建立坐标系，从而确定第一侧边1的位置信息，然后根据第一侧边1获取所述交点A(x，y)，并根据有效显示区距离边缘的宽度x 1确定不良区域的第一顶点B的坐标(x+x 1，y)，然后据此选取矩形2，以获得包括不良区域的第二图像。
需要说明的是，由于气泡不良发生区域主要集中于弧面及R角区域，则在采集图像时，无需采集待测基板200的整张图像，只需采集部分图像即可，本实施例中设定的第一图像尺寸为在第一方向上的长度为a，在第二方向上的长度为b的矩形图像，但并不以此为限，其中a和b均是大于零的，且a大于待测基板200的第一侧边1的长度(避免待测基板200的位置发生偏移，从而造成图像采集不完整的问题)，b大于待测基板200的非显示区在第二方向上的长度(即第一图像是包括有效显示区的图像的)，获取的第一图像至少要包括气泡不良发生率较高的区域(例如R角区域)。
需要说明的是，所述矩形2在与所述第一方向相平行的方向上的边的长度为预设值y 1，可根据实际需要设定，例如可以为所述第一侧边1在其延伸方向上的三分之一、二分之一等。
需要说明的是，所述第一侧边1具有相对的两端，则待测基板200靠近所述第一侧边1的一侧具有相应的两个不良区域，在获取的第一图像中是同时包括了这两个不良区域的，图2中仅表示出了一个区域，另一个区域的获取方式与原理相同，在此不再赘述。
待测基板200包括所述第一侧边1以及与所述第一侧边1相对且平行的第二侧边，在第一侧边1一侧以及第二侧边一侧均具有容易发生气泡不良的区域，参考图1，则为了提高检测效率，可以同时在所述第二侧边一侧设置线阵相机100以获取包括第二侧边一侧的预设区域的图像，采集方式和原理同上。
由于待测基板200上与所述第一侧边1相邻的第三侧边和第四侧边，为曲面设置，在曲面区域也是容易产生气泡的，也可以采用上述方法检测第三侧边和第四侧边的相应区域的气泡不良。
示例性的，对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断待测基板200上具有气泡不良，具体包括：
将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，将亮度值大于第二阈值的像素的亮度值调整为第三亮度值，将亮度值小于第二阈值的像素的亮度值调整为第四亮度值，第三亮度值的像素对应的位置为第一亮斑的位置；
将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，在相邻两个所述第一亮斑之间的距离小于所述第一预设值时，则所述第一亮斑位置为气泡不良的位置。
通过第一光源和第二光源提供不同的入射方向的入射光，从而使得图像中气泡位置呈现间隔的多个亮斑的组合，但是由于气泡本身的尺寸的限制，若图像中相邻两个亮斑之间的距离过大，则此处不良不是气泡不良，通过相邻亮斑之间的间距的对比可以提高气泡不良检测的精度。
示例性的，在将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，之前还包括：筛选出符合气泡形态的所述第一亮斑。
气泡的形态、尺寸、长宽比等与其他异物(例如金属线，金属线在光照下也会产生反射)是有区别的，通过形态特征进行预选，可提高检测效率。
示例性的，在将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，之前 还包括：
将所述第二图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，将亮度值大于第三阈值的像素的亮度值调整为第五亮度值，将亮度值小于第三阈值的像素的亮度值调整为第六亮度值，所述第五亮度值的像素对应的位置为第二亮斑的位置，所述第三阈值小于所述第二阈值；
在所述第二亮斑的尺寸大于第二预设值，且形态不符和气泡形态时，判断所述第二亮斑为异物不良。
采用上述方案，可在进行气泡不良的检测之前进行干扰排除，提高检测精度。
需要说明的是，一般情况下，气泡不良的位置的亮度较高，而干扰物中心亮度可能达到气泡亮度值，但是其边缘不明显，平均亮度较低，为了更好的排除干扰，此处设置所述第三阈值小于所述第二阈值。例如图4中右下角的干扰图像，中心亮度与气泡一致，但边缘有一圈亮度较低的区域，此时，设置所述第三阈值小于所述第二阈值，可以将边缘亮度较低的区域的像素的亮度值和中心区域的像素的亮度值通过二值化处理均转化为第五亮度值，凸显出其形态，利于与气泡进行区分，利于干扰的排除。
示例性的，在将所述第二图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，之前还包括：对所述第二图像进行滤波和膨胀处理，通过滤波处理消除噪点，通过膨胀处理可增强不良特征，提高检测精度，可极大地减低过检风险。
示例性的，本实施例中的曲面基板气泡检测方法还包括以下步骤：
待测基板200位于待测位置时，启动线阵相机100、所述第一光源和所述第二光源，自动进行图像的采集。
本公开实施例还提供一种曲面基板气泡检测系统，用于实现上述的曲面基板气泡检测方法，所述曲面基板气泡检测系统包括图像采集结构，所述图像采集结构包括线阵相机100、第一光源和第二光源，其中，所述线阵相机100位于所述第一光源提供的平行光经待测基板200镜面反射后的反射光的传输路径上，且位于所述第二光源提供的平行光经待测基板200镜面反射的反射光的传输路径之外；
所述线阵相机100用于获取包括所述待测基板200的边缘的图像信息的第 一图像；
所述曲面基板气泡检测系统还包括第一处理结构，用于根据所述第一图像确定待测基板200的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像；
所述曲面基板气泡检测系统还包括第二处理结构，用于对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断待测基板200上具有气泡不良。
采用上述方案，先获取所述待测基板200的第一侧边1的图像信息，然后根据第一侧边1确定不良区域的位置信息，简单高效，无需在所述待测基板200上设置检测标记(待测基板上设置的检测标记是设置在玻璃盖板的下方，不容易被检测到)，且在获得包括不良区域的图像信息的第二图像后，后续对于气泡不良的检测均是针对于占比很小的第二图像操作，且处理步骤少，单张图片处理时间可小于100ms，即测即拣完全满足流水线即刻分拣的需求。
需要说明的是，本实施例中包括线阵相机100、第一光源和第二光源这一组图像采集结构的设置，对所述待测基板200的靠近第一侧边1的区域进行气泡不良检测，所述待测基板200还包括与所述第一侧边1相对且平行的第二侧边，在第一侧边1一侧以及第二侧边一侧均具有容易发生气泡不良的区域，参考图1，则为了提高检测效率，可以同时在所述第二侧边一侧设置包括线阵相机100的上述图像采集结构，以获取包括第二侧边一侧的预设区域的图像，采集方式和原理同上。
由于所述待测基板200上与所述第一侧边1相邻的第三侧边和第四侧边，为曲面设置，在曲面区域也是容易产生气泡的，也可以在第三侧边和第四侧边设置上述光学组件，以采用上述原理检测相应区域的气泡不良，即设置四组上述图像采集结构，提高检测时效，也可采用移动结构旋转待测基板200，采用同一组图像采集结构进行多次检测，减低成本，但是检测时效相对来说会降低。
示例性的，所述第一处理结构用于将所述第一图像中像素的亮度值与第一阈值进行对比，将亮度值大于第一阈值的像素的亮度值调整为第一亮度值，将亮度值小于第一阈值的像素的亮度值调整为第二亮度值，所述第一亮度值的像 素对应的所述待测基板200的位置为所述待测基板200的第一侧边1的位置，其中所述第一侧边1包括直线部分和位于所述直线部分相对的两端的弧线部分；
所述第一处理结构还用于以所述第一侧边1的位置为参考基准，在所述待测基板200的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域分别选取矩形，以获得所述第二图像。
示例性的，所述第一图像为矩形图像，在第一方向上的长度为a，在第二方向上的长度为b，所述第一方向为所述直线部分的延伸方向，所述第二方向与所述第一方向相垂直；
所述第一处理结构还用于以所述第一方向为y方向，所述第二方向为x方向，所述第一图像的靠近所述第一侧边1的一个顶点为原点建立坐标系；
所述第一处理结构还用于根据所述第一侧边1确定所述直线部分的延长线和待测基板200的第二侧边的直线部分的延长线的交点A(x，y)，并根据交点(x，y)以及所述第一侧边1与有效显示区之间的距离x 1确定不良区域的第一顶点B的坐标(x+x 1，y)；
所述第一处理结构还用于以所述第一顶点为基础在所述待测基板200的有效显示区选取矩形，以获得所述第二图像，所述矩形在与所述第一方向相平行的方向上的边的长度为预设值y 1，所述矩形在所述第二方向上的边的长度为b-x-x 1。
示例性的，所述第二处理结构用于将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，将亮度值大于第二阈值的像素的亮度值调整为第三亮度值，将亮度值小于第二阈值的像素的亮度值调整为第四亮度值，第三亮度值的像素对应的位置为第一亮斑的位置；
所述第二处理结构还用于将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，在相邻两个所述第一亮斑之间的距离小于所述第一预设值时，则所述第一亮斑位置为气泡不良的位置。
示例性的，所述第二处理结构还用于筛选出符合气泡形态的所述第一亮斑。
示例性的，所述第二处理结构用于将所述第二图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，将亮度值大于第三阈值的像素的亮度值调整为第五亮度值，将 亮度值小于第三阈值的像素的亮度值调整为第六亮度值，所述第五亮度值的像素对应的位置为第二亮斑的位置，所述第三阈值小于所述第二阈值；
所述第二处理结构还用于在所述第二亮斑的尺寸大于第二预设值，且形态不符和气泡形态时，判断所述第二亮斑为异物不良。
示例性的，所述第二处理结构还用于对所述第二图像进行滤波和膨胀处理。
示例性的，所述第一光源和所述第二光源均为单色点光源，优选为蓝光单色点光源，蓝色点光源具有波长短，穿透性好的特点。
示例性的，所述线阵相机100的分辨率＞5μm/pixel。
示例性的，所述曲面基板气泡检测系统还包括传感器500，以在待测基板200位于待测位置是发出信号，用于控制图像采集结构工作状态的控制单元接收该信号以控制图像采集结构开始图像采集。
示例性的，所述控制单元可以为PLC。
示例性的，所述曲面基板气泡检测系统还包括分拣组件400，用于在所述第二处理结构判断待测具有气泡不良时，取走不良产品。
参考图7，所述曲面基板气泡检测系统包括传送待测基板200的传送带，传感器500位于传送带的一侧，包括所述线阵相机100、所述第一光源和所述第二光源的图像采集结构位于待测基板200的上方，分拣组件400位于图像采集结构的下游。
当待测基板200以预设速度移动并经过传感器500时，传感器500传输信号至PLC，触发图像采集结构开始图像采集，经过一定时间T后停止图像采集，时间T由待测基板200的尺寸及待测基板200的移动速度决定。然后，将图片数据传输给PC(包括所述第一处理结构和所述第二处理结构)进行结果判断，如果判断为NG，后端的分拣组件400的抓手直接将NG样品进行拣出进行优化处理，否则，产品则直接流入下游工艺。待测基板200的移动速度最大可达到1000mm/s，不会因为需要采集图像使得流水线减速或暂停，因而不会对正常流片速度造成影响。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本公开的原理而采用的示例性实施方式，然而本公开并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本公开的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型 和改进也视为本公开的保护范围。

Claims (14)

  1. 一种曲面基板气泡检测方法，其中，包括：
    通过第一光源和第二光源向待测基板提供不同入射方向的平行光；
    通过线阵相机获取包括所述待测基板的第一侧边的图像信息的第一图像，其中，所述线阵相机位于所述第一光源提供的平行光经所述待测基板镜面反射后的反射光的传输路径上，且位于所述第二光源提供的平行光经所述待测基板镜面反射的反射光的传输路径之外；
    根据所述第一图像确定所述待测基板的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像；
    对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断所述待测基板上具有气泡不良。
  2. 根据权利要求1所述的曲面基板气泡检测方法，其中，根据所述第一图像确定待测基板的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像，具体包括：
    将所述第一图像中像素的亮度值与第一阈值进行对比，将亮度值大于第一阈值的像素的亮度值调整为第一亮度值，，将亮度值小于第一阈值的像素的亮度值调整为第二亮度值，所述第一亮度值的像素对应的所述待测基板的位置为所述待测基板的第一侧边的位置，其中所述第一侧边包括直线部分和位于所述直线部分的两端的弧线部分；
    以所述第一侧边的位置为参考基准，在所述待测基板的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域分别选取矩形，以获得所述第二图像。
  3. 根据权利要求2所述的曲面基板气泡检测方法，其中，所述第一图像为矩形图像，在第一方向上的长度为a，在第二方向上的长度为b，所述第一方向为所述直线部分的延伸方向，所述第二方向与所述第一方向相垂直；
    以所述第一侧边的位置为参考基准，在所述待测基板的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域分别选取矩形，以获得所述第二图像，具体包括：
    以所述第一方向为y方向，所述第二方向为x方向，所述第一图像的靠近 所述第一侧边的一个顶点为原点建立坐标系；
    根据所述第一侧边确定所述直线部分的延长线和待测基板的第二侧边的直线部分的延长线的交点(x，y)，并根据交点(x，y)以及所述第一侧边与有效显示区之间的距离x 1确定不良区域的第一顶点的坐标(x+x 1，y)；
    以所述第一顶点为基础在所述待测基板的有效显示区选取矩形，以获得所述第二图像，所述矩形在与所述第一方向相平行的方向上的边的长度为预设值y 1，所述矩形在所述第二方向上的边的长度为b-x-x 1。
  4. 根据权利要求1所述的曲面基板气泡检测方法，其中，对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断待测基板上具有气泡不良，具体包括：
    将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，将亮度值大于第二阈值的像素的亮度值调整为第三亮度值，将亮度值小于第二阈值的像素的亮度值调整为第四亮度值，第三亮度值的像素对应的位置为第一亮斑的位置；
    将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，在相邻两个所述第一亮斑之间的距离小于所述第一预设值时，则所述第一亮斑位置为气泡不良的位置。
  5. 根据权利要求4所述的曲面基板气泡检测方法，其中，在将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，之前还包括：筛选出符合气泡形态的所述第一亮斑。
  6. 根据权利要求4所述的曲面基板气泡检测方法，其中，在将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，之前还包括：
    将所述第二图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，将亮度值大于第三阈值的像素的亮度值调整为第五亮度值，将亮度值小于第三阈值的像素的亮度值调整为第六亮度值，所述第五亮度值的像素对应的位置为第二亮斑的位置，所述第三阈值小于所述第二阈值；
    在所述第二亮斑的尺寸大于第二预设值，且形态不符和气泡形态时，判断所述第二亮斑为异物不良。
  7. 根据权利要求6所述的曲面基板气泡检测方法，其中，在将所述第二 图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，之前还包括：对所述第二图像进行滤波和膨胀处理。
  8. 一种曲面基板气泡检测系统，其中，用于实现权利要求1-7任一项所述的曲面基板气泡检测方法，所述曲面基板气泡检测系统包括图像采集结构，所述图像采集结构包括线阵相机、第一光源和第二光源，其中，所述线阵相机位于所述第一光源提供的平行光经待测基板镜面反射后的反射光的传输路径上，且位于所述第二光源提供的平行光经所述待测基板镜面反射的反射光的传输路径之外；
    所述线阵相机用于获取包括所述待测基板的边缘的图像信息的第一图像；
    所述曲面基板气泡检测系统还包括第一处理结构，用于根据所述第一图像确定待测基板的不良区域的位置信息，并生成包括所述不良区域的图像信息的第二图像；
    所述曲面基板气泡检测系统还包括第二处理结构，用于对所述第二图像进行二值化处理，根据在获得的二值化图像上具有至少两个亮斑，且至少两个第一亮斑中任意两个第一亮斑之间的距离小于第一预设值时，判断待测基板上具有气泡不良。
  9. 根据权利要求8所述的曲面基板气泡检测系统，其中，
    所述第一处理结构用于将所述第一图像中像素的亮度值与第一阈值进行对比，将亮度值大于第一阈值的像素的亮度值调整为第一亮度值，将亮度值小于第一阈值的像素的亮度值调整为第二亮度值，所述第一亮度值的像素对应的所述待测基板的位置为所述待测基板的第一侧边的位置，其中所述第一侧边包括直线部分和位于所述直线部分的两端的弧线部分；
    所述第一处理结构还用于以所述第一侧边的位置为参考基准，在所述待测基板的有效显示区靠近每个所述弧线部分的区域分别选取矩形，以获得所述第二图像。
  10. 根据权利要求9所述的曲面基板气泡检测系统，其中，所述第一图像为矩形图像，在第一方向上的长度为a，在第二方向上的长度为b，所述第一方向为所述直线部分的延伸方向，所述第二方向与所述第一方向相垂直；
    所述第一处理结构还用于以所述第一方向为y方向，所述第二方向为x 方向，所述第一图像的靠近所述第一侧边的一个顶点为原点建立坐标系；
    所述第一处理结构还用于根据所述第一侧边确定所述直线部分的延长线和待测基板的第二侧边的直线部分的延长线的交点(x，y)，并根据交点(x，y)以及所述第一侧边与有效显示区之间的距离x 1确定不良区域的第一顶点的坐标(x+x 1，y)；
    所述第一处理结构还用于以所述第一顶点为基础在所述待测基板的有效显示区选取矩形，以获得所述第二图像，所述矩形在与所述第一方向相平行的方向上的边的长度为预设值y 1，所述矩形在所述第二方向上的边的长度为b-x-x 1。
  11. 根据权利要求8所述的曲面基板气泡检测系统，其中，所述第二处理结构用于将所述第二图像的像素的亮度值与第二阈值进行对比，将亮度值大于第二阈值的像素的亮度值调整为第三亮度值，将亮度值小于第二阈值的像素的亮度值调整为第四亮度值，第三亮度值的像素对应的位置为第一亮斑的位置；
    所述第二处理结构还用于将相邻两个所述第一亮斑之间的距离与所述第一预设值进行对比，在相邻两个所述第一亮斑之间的距离小于所述第一预设值时，则所述第一亮斑位置为气泡不良的位置。
  12. 根据权利要求11所述的曲面基板气泡检测系统，其中，所述第二处理结构还用于筛选出符合气泡形态的所述第一亮斑。
  13. 根据权利要求11所述的曲面基板气泡检测系统，其中，所述第二处理结构还用于将所述第二图像的像素的亮度值与第三阈值进行对比，将亮度值大于第三阈值的像素的亮度值调整为第五亮度值，将亮度值小于第三阈值的像素的亮度值调整为第六亮度值，所述第五亮度值的像素对应的位置为第二亮斑的位置，所述第三阈值小于所述第二阈值；
    所述第二处理结构还用于在所述第二亮斑的尺寸大于第二预设值，且形态不符和气泡形态时，判断所述第二亮斑为异物不良。
  14. 根据权利要求13所述的曲面基板气泡检测系统，其中，所述第二处理结构还用于对所述第二图像进行滤波和膨胀处理。
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