论文部分内容阅读
薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)在技术和生产方面发展迅速,正逐渐往轻薄化、大尺寸化、高分辨率化发展。在大尺寸和大规模生产的同时,LCD面板出现各类缺陷的几率也大大增加,不仅限制了产量,还提高了成本。针对TFT-LCD面板上Mura缺陷对比度低、边缘模糊、形状不规则的特点,在对大量检测方法的尝试后,论文重点研究并设计了一种在背景亮度不均匀条件下的TFT-LCD Mura缺陷检测技术。根据实际的检测需要,确立了高斯滤波去噪声、双三次B样条曲面拟合去除背景、最大类间方差(Otsu)的双γ分段指数变换对比度增强、Otsu法阈值分割缺陷和SEMU标准量化评价的检测流程,对检测过程中各阶段关键技术进行了分析和推导,并用Matlab软件编译实现。主要对以下几点进行了研究:(1)首先分析总结了Mura的定义、产生的原因和分类,然后归纳了图像噪声的来源和常用的四种去噪方法。(2)在曲面拟合去除背景部分,先总结了二元三次多项式曲面拟合和双三次B样条曲面拟合的理论知识,采用乘积型方程反算双三次B样条曲面并对拟合数据进行压缩以提高算法的速度和计算效率;针对传统的双三次B样条拟合精度过高的问题,引入光顺项对拟合曲面进行光顺平滑,以减小Mura区域点对拟合曲面局部形状的干扰。(3)介绍了两种已有的对比度增强方法并分析其缺点,从而提出一种新的增强方法:通过引入Otsu法自动选取阈值作为分段函数的分段点;引入γ指数变换,对背景和目标区域分别做不同的γ变换。所提方法能实现增强目标区域对比度并抑制背景区域灰度值变化,同时增强了Mura缺陷的边缘。再采用Otsu法阈值分割将图像二值化,并提取缺陷面积等相关参数。(4)引入SEMU标准,将前几阶段中提取的相关参数带入公式,求得用于评级的Semu值,以判定算法的准确性。将对比度增强和缺陷分割结合起来用以展示各算法的效果,证明了所提算法的实用性和高效性。通过Mura缺陷检测实验,总结归纳出检测算法流程。实验表明,本文所提检测算法对各类常见的Mura缺陷均能有效检出;对100个样本图像,在相关参数的设定下,有效检出率达99%。