[发明专利]一种LCD异物缺陷检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种LCD缺陷检测领域，特别是一种LCD异物(mura)缺陷检测方法。

背景技术

近些年来，随着技术的进步，良品率不断提高，液晶显示屏蓬勃发展，随处可见并且已经全面取代笨重的CRT显示屏占领了显示屏市场。特别是TFT-LCD(Thin Film Transistor)即薄膜场效应晶体管液晶显示屏，是目前唯一在亮度、对比度、功耗、寿命、体积和重量等综合性能上全面赶上和超过CRT的显示器件。随着液晶显示屏市场的火爆升温，人们越来越关注液晶显示屏行业，而检测作为生产工序中必不可少的一环，同样也受到了国内外许多研究人员的关注。为了取代传统的人工检测方法，研究人员开始寻求新的途径，设计出符合实际的自动检测系统。检测的常见LCD缺陷包括：点缺陷检测、线缺陷检测、mura缺陷检测，其中mura缺陷是最难检测的一种缺陷，它又包括点状mura、线状mura、块状mura。获取的LCD图片检测往往会受到光照纹理的因素影响，这些信息对mura缺陷的检测具有非常强烈的干扰。因此如何能够有效的检测出所有三种mura缺陷是一个很值得研究的问题。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种LCD异物缺陷检测方法，能够有效检测出LCD是否有mura缺陷。

为了解决上述技术问题，本发明公开了LCD mura缺陷检测方法，包含如下步骤：

步骤1，图像缩放：利用双线性插值算法将图像缩放。

步骤2，标签检测：检测出标签位置，消除标签，得到图像OI。

步骤3，图像重建：利用奇异值分解方法(SINGULAR VALUE DECOMPOSITION)对图像OI进行重建得到重建图像CI，并用图像OI减去重建图像CI获取差图DI。

步骤4，点状异物(mura)缺陷检测：对获取的差图DI进行阂值化缺陷分割，并通过轮廓检测统计轮廓数量并计算缺陷的总面积，判断是否存在点状异物缺陷。

步骤5，区域状mura缺陷检测：将差图D1分成num个窗口，对每个窗口进行区域异物缺陷检测，统计每个窗口中的平均灰度值和方差，num取值为大于等于2的自然数。

步骤6，线状mura缺陷检测：对差图DI使用边缘检测算法进行边缘检测，判断是否发生线状异物缺陷。

步骤1图像缩放具体包括如下步骤：

首先使用模板对原图像使用均值滤波，

If(i,j)=Σu=i-si+sΣυ=j-sj+sI(u,υ)(2s+1)2,]]>

得到滤波后的图像If。

步骤2标签检测具体包括如下步骤：

对标签模板进行均值平滑，消除随机噪声的影响，并选择速度较快的匹配方法，匹配函数为：