基于机器视觉TFTLCD点缺陷检测系统的的研究.pdf
张巍++张玉松
[摘 要]目前，薄膜晶体管型液晶显示器（Thin-Film Technology Liquid Crystal Display，TFT-LCD）已成为显示领域的主流产品，而液晶面板是TFT-LCD的一个重要组成部分。TFT-LCD面板的生产厂商主要集中在日韩、中国大陆和台湾地区。与日韩等LCD生产强国相比，中国大陆的液晶产业研究起步较晚，核心技术匮乏，国内企业往往重金购买日韩等专利，这种状况的存在使得中国在液晶显示技术领域显得异常被动。下面文章对其相关问题进行了阐述，以供参考。
[关键词]TFT-LCD；缺陷检测；系统分析
中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）03-0097-01
TFT-LCD点缺陷检测是一种基于机器视觉技术方式，依据该方法设计TFT-LCD点缺陷检测系统，通过数字化图像处理技术、机器视觉为一体搭建的，该系统在采集TFT-LCD的高质量图像基础上，依据本文提出的点缺陷特点结合一套方法对图像进行处理，最终实现对被测对象TFT-LCD点缺陷快速准确的检测目的。
1 TFT-LCD单元结构
TFT-LCD单元结构如图1所示，由上下两个玻璃基板构成，上基板玻璃上设置有彩色滤光片，用于产生颜色，下基板玻璃上设置有薄膜晶体管矩阵，用来控制像素矩阵的灰阶显示，两个基板之间为液晶层。整个TFT-LCD面板显示区域就是由数百万个独立TFT元件控制的重复像素矩阵构成，结构复杂。
目前，随着自动光学检测技术的快速发展，关于TFT-LCD缺陷分类方法的研究成为热点之一。Lim，采用的是定位信息对液晶面板缺陷进行分类；Jiang，利用采样技术和5个特征值对PCB板分类；Chang，通过形状信息对BCD导体进行分类。
2 缺陷的检测方式
表面缺陷的检测方法有传统接触式检测、人工视觉检测、激光扫描、电磁检测、机器视觉与自动光学检测等，种类繁多。自动光学检测法不需要或需要较少人工干预，是一种自动化、高性能的检测方法，具有更高客观性和稳定性，是当前发展最快的表面缺陷检测方法之一。
2.1 人工视觉检测法
人工视觉检测是最原始的表面缺陷检测手段，即采用肉眼检测产品缺陷的方法。这种方法检测存在较多缺点：一是检测速度慢，效率低，无法满足高速自动化生产线；二是检测精度低，无法识别微米级尺寸的缺陷，误检漏检的概率高；三是工人劳动强度大，工作环境差，容易受周围环境的影响而导致误判；四是监测数据不便于管理和保存。因此，人工视觉检测目前已经逐渐被淘汰。
2.2 自动光学检测技术
集成运用光学传感技术、信号处理技术和运动控制技术，进行工业生产过程中的测量、检测、识别和引导等工作。与人工视觉检测法和电学法相比，自动光学法的TFT-LCD面板缺陷检测速度快，准确率高，效率成本低，且是非接触检测，已经成为研究热点。该系统由图象采集部分、图象处理部分、输入输出部分、智能控制及机械执行等几部分组成。AOI采用高分辨率与高灵敏度的成像技术，获取目标图像，经快速图像处理与图形识别算法，得出被测目标的缺陷、尺寸、位置等信息，由此实现目标产品检验、目标定位与装配机构的引导、装配线上目标的识别与鉴定等任务。
3 基于机器视觉的TFT-LCD点缺陷检测系统
在机器视觉系统中，光信号转换成电信号，图像传感器通过图像采集装置完成此项工作，根据像素颜色、分布和亮度等信息，并传送给专用处理图像系统，进行数字化处理的信号，对经过各种运算来对图像处理系统抽取目标的特征，如数量、位置、长度等，再根据预设的容许度、有/无、个数、合格/不合格、角度、尺寸等条件输出结果，在实时获得上位机（如IPC或PLC）这些结果后，I/O系統或指挥运动控制系统对相应的控制动作执行，从而实现测量、定位、检测或识别等功能。
图像数字化方法为：首先进行数字化空间域，其次进行数字化模拟量，对信号的明暗程度和像点密度进行图像数字化。横向数字化是指空间域的数字化，也就是说在时间进行的采样按照一维时序信号扩展到在X轴和Y轴上同时进行采样。
每个像素的强度越精确，图像再现精度就越高。然而，根据不同条件和目的，需要适当的精度使图像数字化，而不需要过多冗余。人类能够识别亮度L的最低值，人类是由亮度L由Weber-Fechner法则可知的比值ΔL/L为视觉刺激量来得到视觉的，由此我们知道，在某个环境亮度条件下，大约为其2%，如果能较好地表现出50个灰度级的亮点变化的话，用6比特量化精度进行量化就可以满足人的视觉要求。在计算等处理数据时，在图像测量、分析等领域，另一方面测量精度与灰度的精度有着直接的关系，所以有时需要16或20比特灰度级的高精度量化。但是，用高精度进行量化时，不能无视噪声的存在，通常信噪比（S/N）也决定着适当的量化精度。
想提高图像的信噪比，在图像采集过程中，可采用长时间曝光或利用自带的多图像平均的方法，此外，由于TFT-LCD屏和CCD芯片都具有网格结构，因此如果将待测样本在图像采集时，屏置于CCD摄像机的焦平面位置，采集到的图像就会出现莫尔条纹，影响后续的处理，因而需要抑制莫尔条纹的产生，可以通过镜头离焦，轻微移动LCM以及图像处理的方法来实现。
综上所述，TFT-LCD制程中显示缺陷检测非常关键，由于生产线上运动产品缺陷图像的边缘具有模糊和不确定性，开发基于多尺度效应的、自适性高的缺陷检测法，提高在线动态检测的准确性。传统的人眼检测方法无法满足生产质量、效率的要求，因此迫切需要研究专业、稳定、快捷、可靠的机器视觉检测技术。
参考文献
[1] 李茂.基于机器视觉的TFT-LCD屏Mura缺陷检测方法研究[D].电子科技大学，2013.
[2] 毕昕.面向TFT-LCD制程的Mura缺陷机器视觉检测方法研究[D].上海交通大学，2009.endprint
