[發明專利]一種LCD總體檢測缺陷方法

有效

• 申請號: 201310379518.6
• 申請日: 2013-08-27
• 公開（公告）號: CN103413288A
• 公開（公告）日: 2013-11-27
• 發明（設計）人: 楊育彬;高陽;趙九洋
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/00;G01N21/956
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 胡建華

1.一種LCD總體檢測缺陷方法，其特征在于，包含如下步驟：

步驟1，圖像預處理：計算閾值，提取待檢測圖像Ix中的目標區域圖像Iroi；

步驟2，黑白模式圖像缺陷分割：使用背景減除法獲取光照均勻的圖像，獲取待檢測圖像中的目標區域圖像Iroi的二值圖像Ibin；

步驟3，點缺陷和線缺陷判定：找出二值圖像Ibin中所有點缺陷和線缺陷；

步驟4，灰模式圖像縮放：利用雙線性插值算法將灰模式下的目標區域圖像Iroi縮放得到圖像OI；

步驟5，圖像重建：利用奇異值分解方法對圖像OI進行重建得到重建圖像CI，并用圖像OI減去重建圖像CI獲取差圖DI；

步驟6，點狀異物缺陷檢測：對獲取的差圖DI進行閾值化缺陷分割，并通過輪廓檢測統計輪廓數量并計算缺陷的總面積，判斷是否存在點狀異物缺陷；

步驟7，區域狀異物缺陷檢測：將差圖DI分成num個窗口，對每個窗口進行區域異物缺陷檢測，統計每個窗口中的平均灰度值和方差，num取值為大于等于2的自然數；

步驟8，線狀異物缺陷檢測：對差圖DI使用邊緣檢測算法進行邊緣檢測，判斷是否發生線狀異物缺陷。

2.根據權利要求1所述的LCD總體缺陷檢測方法，其特征在于，步驟1包括如下步驟：

選擇N1幅無缺陷白模式下的樣本LCD圖像，N1＞1，先用二值化函數將圖像二值化得到二值化圖像，再用輪廓檢測函數對二值化圖像進行輪廓檢測，得到里層輪廓和外層輪廓，其中里層輪廓內為樣本LCD圖像的目標區域，里層輪廓和外層輪廓之間是黑色邊框區域，計算目標區域的灰度最小值和黑色邊框區域的灰度最大值，取N1個目標區域的灰度最小值的算數平均值V1和黑色邊框區域的灰度最大值的算數平均值V2的算數平均值作為閾值，根據閾值將白模式下的待檢測圖像Ix二值化得到二值化圖像，再用輪廓檢測函數對二值化圖像進行輪廓檢測，得到的最里層的輪廓區域圖像為目標區域圖像Iroi。

3.根據權利要求1所述的LCD總體檢測缺陷方法，其特征在于，步驟2包括如下步驟：

選擇n幅無缺陷樣本LCD圖像I_k，對每一幅圖像的目標區域圖像使用邊長為2s+1的模板均值濾波，得到n幅圖像Ib_k，其中k=1,2...n，n＞1，s取值范圍1～4，濾波公式為：

Ibk=(i,j)=Σu=i-si+sΣv=j-sj+sIk(u,v)(2s+1)2,]]>

I_k(u，v)表示圖像I_k的第u行，v列像素值，Ib_k(i，j)表示圖像Ib_k第i行j列像素值，u、v、i、j均大于0；

對n幅圖像Ib_k每個像素點求均值，得到一幅圖像In，公式為：

In(i,j)=1nΣk=1nIbk(i,j),]]>

In（i，j）表示圖像In的i行j列；

用待檢測圖像Ix的目標區域圖像Iroi減去圖像In后的亮度均勻的圖像Id，公式為：

Id=Iroi-In+δ，

其中δ表示偏移量，=128；

計算圖像Id的平均灰度值μ(Id)，公式為：

μ(Id)=Σi=1MΣj=1NId(i,j)M×N,]]>

其中M和N分別表示圖像Id的長和寬，Id(i,j)表示圖像Id的i行j列像素值；

根據韋伯定律，得到改進的二值圖像Ibin，公式如下：

Ibin(i,j)=1Id(i,j)-μ(Id)≥thre(i,j)0Id(i,j)-μ(Id)<thre(i,j),]]>

其中，thre(i,j)表示閾值圖像thre的i行j列像素值，Ibin(i,j)為二值圖像Ibin的i行j列像素值；

閾值圖像thre通過下面公式求得：

thre(i,j)=T1-(T1-t1)(i-Xcenter)2+(j-Ycenter)2Xcenter2+Ycenter2,]]>

其中，T₁和t₁為常數，分別為100和10；Xcenter和Ycenter為圖像Id的中心點的橫坐標和縱坐標。