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TFT-LCD缺陷智能检测的方法研究

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电
子
测
量
技
术
第 ３ ６卷 第 ９期
２ ０ １ ３年 ９月
ＥＬＥＣＴＲ０Ｎ Ｉ Ｃ Ｍ ＥＡＳ Ｕ ＲＥＭ ＥＮＴ ＴＥＣＨ ＮＯＬ０ＧＹ
Ｔ Ｆ Ｔ － Ｌ Ｃ Ｄ缺 陷智 能检 测 的方 法 研 究 ＊
王新新 李 晨 徐 江伟‘ ・
（ １ ． 北 京 兆 维 电子 （ 集 团） 有 限 责任 公 司 北 京 １ ０ ０ ０ １ ５ ；
ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ＲＯＩ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ， Ｇａ ｂ ｏ ｒ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｃ ａ ｎ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｔ ｅ ｘ ｔ ｕ ｒ ｅ ， ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｗｏ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ， ｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ ｍａ ｒ ｋ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｉ ｎ ｅ ．Ｔｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ， ｆ ｏ ｒ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｔ ｙ ｐ ｅ ｓ ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ
如点 、 线、 Ｍｕ ｒ ａ 等， 调 整 合 适 的检 测 参 数 ， 即 使 在 缺 陷 对 比度 不 明显 的环 境 中 ， 此 方 法 仍 然 适 用 。 提 出 了 一 种 耦 合类的缺陷采用同一种检测技术 ， 简 明、 方便、 准 确 地 实 现 了缺 陷 检 测 ， 并可实 际应 用到工 业 自
２ ． 河 北 工 业 大 学 机 器 人 及 自动 化 研 究所 天 津
３ ０ ０ １ ３ ０ ）
摘 要 ：随 着 ＴＦ Ｔ — Ｉ Ｃ Ｄ 的技 术 飞速 发 展 及 广 泛 应 用 ， 人 工 检 测 良品 率 的 方 法 已不 能 保 证 检 测 效 率 和 检 测 精 度 。针 对此问题 ， 提出了一种基于图像处理的智能检测技术 ， 用 以 满 足 工 业 自动 化 的 需 求 。该 技 术 根 据 Ｔ Ｆ Ｔ － Ｌ Ｃ Ｄ 的矩 阵 式 图像 特 征 ， 设 计 系 统 流 程 应 用 图像 校 正 提 取 图 像 的 准 确 Ｒ Ｏ Ｉ 区域 、 Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤 波 将 图像 的 背 景 纹 理 滤 除 、 自适 应 二 值 化 将 缺 陷 与背 景 分 割 、 连 通 域 提 取 缺 陷 计 算 缺 陷 的 属 性 特 征 并 标 记 轮 廓 线 等 算法 。实 验 结 果 表 明 ， 针 对 不 同 种 类 的 缺 陷
动 化中。 关 键 词 ：ＴＦ Ｔ — Ｉ Ｃ Ｄ；算 法 ； Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ 滤 波 ；Ｍｕ ｒ ａ 中 图 分 类 号 ：ＴＰ ２ 文 献 标 识 码 ：Ａ 国 家标 准 学 科 分 类 代 码 ：５ １ ０ ． ４ ０ ５ ０
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｏ ｆ ＴＦＴ— ＬＣＤ ｉ ｎｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎｔ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ

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TFT-LCD表面缺陷检测方法

TFT-LCD表面缺陷检测方法


TFT-LCD表面缺陷检测方 法
3）自动光学检测法
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TFTLCD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，已经成为研究的热点。
TFT-LCD表面缺陷检测方 法
图像处理法： 1）边界模糊缺陷分割法
对获取的图像依次进行去噪、图像周期性纹理背景去除、图 像不均匀度校正和边界模糊缺陷图像分割。
边界模糊缺陷分割
TFT-LCD表面缺陷检测方 法
2）差影法
获取的TFT-LCD的面板图像大部分是无缺陷的，根据无缺陷 面板图像运用某种算法得到用于差影的模板图像，然后将待检测 面板图像与模板图像经过配准后，进行差分运算，获得残影图像， 根据预先设置的阈值进行缺陷判断， 或者将待检测面板与重构图 像进行差分运算，即可获得面板上的缺陷。 这种检测算法的难点在于模板图像或重构图像的生成。 若g(x,y)是模板图像，f(x,y)为待检测的面板图像,h(x,y)是残影 图像，即差分图 像 。则
14342080 王江涛 14342099 谢 超
TFT-LCD表面缺陷检测方 法
定义：显示器工作时，像素矩阵表面可见的现实不完美。 特点：1 ） 重复性的纹理背景；
2 ） 光照不均的影响； 3 ） 缺陷的隐蔽性； 4 ） 难识别性 。
分类：
从缺陷的面积分，可分为宏观缺陷和微观缺陷； 从缺陷发生的位置分，可分为灌注口缺陷、角缺陷等； 从缺陷的聚集状态 ，可分为点缺陷、线缺陷和面缺陷 。
TFT-LCD表面缺陷检测方 法
2）电学参数检测法
电学参数检测是通过测定产品的电学性能来判定其是否合格。 由于电学检测法只能检测出由于电学因素导致的缺陷，仅能 用于TFT-LCD面板制造完成后的检测，对面板制造过程中出现的 各种缺陷无法检测，有很大的局限性，主要用于检测面板的功能 性缺陷。如TFT面板中数据线和栅极线之间的短路、数据线和栅 极线自身的断路等电气原因造成的缺陷，需要通过电学法进行检 测。 常用的电学检测方法有：全屏点亮法、 探针扫描法、电荷 读出法、 电压图像法、导纳电路检测法和电子束扫描像素电极法 等。
TFT-LCD缺陷检测

TFT-LCD缺陷检测

TFT-LCD显示屏缺陷判定摘要：本文介绍了薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)产品的基础知识，LCD液晶屏工作原理，质检过程中屏缺陷专业术语，及相关标准。

1 TFT-LCD产品基础知识1.1 三基色原理大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光，这是色度学的最基本原理，即三基色原理。

三种基色是相互独立的，任何一种基色都不能有其它两种颜色合成。

红、绿、蓝是三基色，这三种颜色合成的颜色范围最为广泛。

1.2 LCD液晶屏LCD一般代指薄膜液晶显示器，是利用液晶的特性“主动的”对屏幕上的各个独立的象素进行控制，以达到成像目的一种终端显示设备。

图像产生的基本原理很简单：显示屏由许多可以发出任意颜色的光线的点组成，只要控制各个点显示相应的颜色就能达到目的了。

在TFT-LCD中一般采用背光技术，为了能精确地控制每一个象素的颜色和亮度就需要在每一个象素之后安装一个类似百叶窗的开关，当“百叶窗”打开时光线可以透过来，而“百叶窗”关上后光线就无法透过来。

当外界环境变化它的分子结构也会变化，液晶从而具有不同的物理特性——就能够达到让光线通过或者阻挡光线的目的。

2 TFT-LCD工作原理简介一个成品TFT显示屏，一般由一个夹层组成，组成这个夹层的每一层大致是偏光板、彩色滤光片组成，这两层之间就是液晶层。

偏光板、彩色滤光片决定了多少光可以通过以及生成何种颜色的光。

这个夹层位于两层玻璃基板之间，在上层玻璃基板上有FED晶体管，而下层共同电极，他们共同作用可以生成能精确控制的电场，电场决定了液晶的排列方式和透光多少。

大家知道三基色，所以构成显示屏上的每个象素需上面介绍的三个类似的基本组件来构成，分别控制红、绿、蓝三种颜色，目前使用的最普遍的是扭曲向列TFT液晶显示器（Twisted Nematic TFT-LCD）工作原理如图1所示：图1 TFT-LCD工作原理3 常见缺陷分类在TFT-LCD 的后工序生产中，经常会遇到一些缺陷。

基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究共3篇

基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究共3篇

基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究共3篇基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究1基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究随着科技的不断进步，TFT-LCD屏已经广泛应用于电子产品中，如手机、电视、电脑等。

然而，由于其制造过程中存在多种不可避免的因素，如尘埃、残留物等，会导致一些缺陷出现在屏幕上，从而影响到其质量和使用效果。

其中，mura缺陷是一种最为常见的缺陷，通常表现为屏幕表面出现不均匀的亮度和色彩等问题。

为了保证产品质量和客户体验，需要对TFT-LCD屏进行缺陷检测。

本文探讨了一种基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术。

机器视觉是一种以计算机视觉算法为基础的视觉系统，它可以对图像进行快速而准确的分析和处理。

在TFT-LCD屏的mura缺陷检测中，机器视觉可以实现快速定位、准确识别缺陷，并进行有效的分类处理。

具体来说，该技术主要包含以下几个步骤：第一步是图像采集。

使用高分辨率相机或显微镜等设备采集TFT-LCD屏的图像，并将其转换成数字信号。

第二步是预处理。

将图像进行去噪、平滑和灰度化等处理，以消除噪声、提高图像质量和降低复杂度。

第三步是特征提取。

将处理后的图像进行特征提取，如亮度、颜色、对比度等，以获取重要的信息。

第四步是缺陷检测。

提取到特征向量后，可以利用支持向量机、卷积神经网络等算法进行分类，并进行缺陷检测。

第五步是结果分析。

根据测试结果分析缺陷类型、分布范围、严重程度等，并进行记录和报告，为后续处理提供依据。

在具体实现过程中，需要考虑多种因素。

例如，图像采集设备的选择与配置、人工干预的影响、算法准确度等。

同时，在算法方面还需要进一步提高检测的速度和准确度，以满足不同应用场景的需要。

总的来说，基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术具有快速、准确、可靠的优点，可以有效地提升产品质量和客户体验。

未来，我们可以进一步拓展应用领域，如面板制造、电子产品检测等，为智能制造和智慧生活提供更多的支持综上所述，基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术是一种重要的质检方法，具有高效、准确、可靠的优点。

TFT—LCD表面缺陷及其检测方法

TFT—LCD表面缺陷及其检测方法

摘要：当前薄膜晶体管液晶显示器(TFT—LCD)应用范围较广，但其面板缺陷问题对于整体显示质量影响较为突出，甚至对于面板生产效率产生负面影响，因此面板缺陷检测已成为当前TFT—LCD生产重要检测指标之一。

本文首先阐述TFT—LCD结构及表面缺陷，然后解析TFT—LCD表面缺陷检测方法，以期为减少TFT—LCD表面缺陷提供一定参考。

关键词：TFT—LCD；面板结构；表面缺陷；基板一、TFT—LCD结构及表面缺陷1.1TFT—LCD结构通常TFT—LCD面板结构具体包括上下两个基板，其中上基板主要安装彩色滤光片，这样会形成一定颜色，而下基板具体设有薄膜电晶体矩阵，其能够有效控制像素矩阵的灰阶显示，这两个基板之间具体是液晶层。

TFT—LCD面板具体显示区域具体包括大量独立性TFT元件控制的像素矩阵，而单一像素矩阵由水平栅极线以及垂直信号线构成，其内部区域包括薄膜晶体管、连接栅极线以及信号线。

根据CCD获取的低分辨率TFT—LCD面板表面图像可知，低分辨率面板图像表面存在栅极线及数据线，而高分辨率面板图像不仅具有栅极线、数据线，并有公共线，这样会大幅度增加高分辨率面板表面图像结构复杂程度[1]。

1.2TFT—LCD表面缺陷基于TFT—LCD生产工艺复杂程度，工艺环节多达300个，各个环节都极有可能出现缺陷，这些缺陷种类不同，这样致使面板生产效率遭受严重负面影响。

同时TFT—LCD表面缺陷大体包括宏观缺陷以及微观缺陷，其中宏观缺陷能够利用肉眼观察到，而微观缺陷要求采用电化学方法检测获得。

根据聚集状态不同，TFT—LCD面板缺陷具体细分为点缺陷、线缺陷以及Mura缺陷[2]。

二、TFT—LCD表面缺陷检测方法2.1图像识别法这种方法能够确认TFT—LCD面板存在缺陷，也可区分缺陷类别或缺陷等级，其面板图像数据主要利用降维方法或面板缺陷特征提取，控制整体缺陷识别速度及精确度，要求采用适当分类器，这样能够提升缺陷分类精度和速度[3]。