[發(fā)明專利]一種顯示屏的缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811305859.8
• 申請(qǐng)日: 2018-11-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109682820A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 不公告發(fā)明人
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇州佳智彩光電科技有限公司
• 主分類號(hào): G01N21/88
• 分類號(hào): G01N21/88
• 代理公司: 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 32103
• 代理人: 馬明渡;吳雯玨

本發(fā)明公開(kāi)一種顯示屏的缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法，讀入一自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)圖像；對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)圖像進(jìn)行ROI區(qū)域裁剪，獲得待檢圖像；將待檢圖像分割成大小為S*S的子圖像；將每個(gè)子圖象平均分成N*N個(gè)部分；對(duì)子圖象進(jìn)行卷積計(jì)算，得到每個(gè)子圖像灰度差的統(tǒng)計(jì)特征值；根據(jù)當(dāng)前子圖象的灰度差的統(tǒng)計(jì)特征值計(jì)算所有子圖象灰度差的平均值和標(biāo)準(zhǔn)方差；根據(jù)平均值和標(biāo)準(zhǔn)方差計(jì)算圖像的子圖象灰度差的自適應(yīng)閾值的上限值和下限值；將當(dāng)前子圖像的灰度差的統(tǒng)計(jì)特征值與上限值和下限值進(jìn)行比較；若當(dāng)前子圖像子圖象的灰度差的統(tǒng)計(jì)特征值大于所述上限值，或者大于下限值，則判定該當(dāng)前子圖像為缺陷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于光電領(lǐng)域，具體涉及一種顯示屏的測(cè)試方法，尤其涉及一種顯示屏的缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

據(jù)發(fā)明人了解，傳統(tǒng)基于邊緣對(duì)比度的檢測(cè)方法拍攝的分辨率不高，如果提高分辨率，則會(huì)將顯示面板上的各個(gè)子像素拍出來(lái)，從而得到一些像素分布的紋理圖片，由于紋理圖片的邊緣對(duì)比同樣比較強(qiáng)烈，傳統(tǒng)算法根本無(wú)法區(qū)分邊緣對(duì)比高的區(qū)域具體是紋理還是缺陷，從而導(dǎo)致誤判的概率較高。

鑒于此，為了解決這個(gè)問(wèn)題，提出一種顯示屏的缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法是本發(fā)明所要研究的課題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種顯示屏的缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法，其目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)誤判率高的問(wèn)題。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種顯示屏的缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法，按照以下步驟進(jìn)行操作：

第一步，讀入一顯示屏的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)圖像；

第二步，對(duì)所述自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)圖像進(jìn)行屏體區(qū)域裁剪，獲得待檢圖像；

第三步，將所述待檢圖像分割成大小為S*S的子圖像；

第四步，將每個(gè)子圖象平均分成N*N個(gè)部分；

第五步，設(shè)定當(dāng)前子圖象為Aij，該當(dāng)前子圖像特征量的計(jì)算公式為其中(i,j)代表子圖像的下標(biāo)，(m,n)代表該子圖像卷積移動(dòng)的位置下標(biāo)；

第六步，對(duì)每個(gè)子圖象進(jìn)行單獨(dú)卷積，得到當(dāng)前子圖象卷積后的灰度數(shù)據(jù)，并計(jì)算卷積數(shù)據(jù)的最大值max(Aij)和最小值min(Aij)，并根據(jù)公式B_ij＝max(A_ij)-min(A_ij)得到每個(gè)子圖像灰度差的統(tǒng)計(jì)特征值B_ij；

第七步，按照公式計(jì)算所有子圖象灰度差的平均值并按照公式計(jì)算所有子圖象灰度差的標(biāo)準(zhǔn)方差σ；

第八步，根據(jù)所述平均值和標(biāo)準(zhǔn)方差σ，按照公式T_UB＝B+C*σ計(jì)算待檢圖像的子圖象灰度差的自適應(yīng)閾值的上限值，并按照公式T_UB＝B-C*σ計(jì)算待檢圖像的子圖象灰度差的自適應(yīng)閾值的下限值，其中，C為控制常量；

第九步，將當(dāng)前子圖像的灰度差的統(tǒng)計(jì)特征值Bij與上限值和下限值進(jìn)行比較；若當(dāng)前子圖像子圖象的灰度差的統(tǒng)計(jì)特征值Bij大于所述上限值，或者大于所述下限值，則判定該當(dāng)前子圖像為缺陷。

上述技術(shù)方案中的有關(guān)內(nèi)容解釋如下：

1、上述方案中，所述第六步中，對(duì)每個(gè)子圖像做卷積操作，其中，子圖象大小為S*S，其有效子圖像個(gè)數(shù)為：其中N_sh和N_sw分別代表圖像沿高度，寬度方向的有效子圖像個(gè)數(shù)，H為圖像的高度，W為圖像的寬度，卷積窗口大小是N*N，其卷積核大小為S，卷積的步長(zhǎng)為得到卷積后的灰度數(shù)據(jù)圖像，再計(jì)算所有子圖像卷積數(shù)據(jù)中最大值max(A_ij)和最小值min(A_ij)的差值，得到當(dāng)前子圖像灰度差的統(tǒng)計(jì)特征值B_ij。

2、上述方案中，所述第二步中，對(duì)所述自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)圖像進(jìn)行區(qū)域裁剪時(shí)采用ROI裁剪。