[发明专利]基于AOI的宏观缺陷检测装置及方法有效
申请号: | 201611226163.7 | 申请日: | 2016-12-27 |
公开(公告)号: | CN106770362B | 公开(公告)日: | 2019-12-31 |
发明(设计)人: | 张胜森;张力;邓标华;陈凯;沈亚非 | 申请(专利权)人: | 武汉精测电子集团股份有限公司 |
主分类号: | G01N21/95 | 分类号: | G01N21/95 |
代理公司: | 42104 武汉开元知识产权代理有限公司 | 代理人: | 黄行军 |
地址: | 430070 湖北省武汉市洪*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 相机组 显示面板 侧视 正视 相机组件 拍摄 宏观缺陷 检测装置 图像采集与处理 平面显示模组 对称设置 缺陷检测 显示缺陷 显示图像 相机检测 两组 光源 垂直 检测 补充 宏观 | ||
本发明提供了一种基于AOI的宏观缺陷检测装置,用于对平面显示模组的宏观显示缺陷进行检测,该宏观缺陷检测装置包括光源、相机组以及与该相机组进行交互的图像采集与处理单元;其特征在于,该相机组包括至少一组正视相机组件以及至少两组对称设置的侧视相机组件;该正视相机组件和该侧视相机组位于该待测显示面板的上方,用于拍摄该待测显示面板的显示图像;该正视相机组的拍摄角度与该待测显示面板垂直;该侧视相机组的拍摄角度与该待测显示面板之间存在夹角;该待测显示面板位于该正视相机组和侧视相机组拍摄范围内。本发明补充了工业正视相机检测缺陷的不足,极大的丰富了AOI缺陷检测的种类和能力。
技术领域
本发明属于AOI的LCD/OLED的缺陷自动检测领域,具体涉及一种基于AOI的宏观缺陷检测装置及方法。
背景技术
LCD与OLED由于生产过程工艺的复杂性,且每道工艺都会引入一些显示的缺陷,且这些缺陷的差异化非常大。
针对一些精细的微观显示缺陷,比如亮(暗)点,亮(暗)线,可以通过低噪声的工业相机进行拍摄处理。但是有些缺陷面积比较大,且可能表现在颜色的差异上,或者是亮度的不均匀。另外还有很多缺陷在正视角度下不可见。针对这类的宏观缺陷,普通的低噪声工业相机拍摄的图片无法检测。针对AOI的LCD/OLED的缺陷检测,在现有的技术方案中,主要是通过低噪声,高分辨率的工业相机进行正视角度的拍摄,并对拍摄的图像进行一系列的图像处理,比如估计其背景,然后进行背景减得到缺陷图,最后对缺陷图进行阈值分割,连通域分析等最后得到缺陷所在的位置,从而检测出LCD/OLED上的缺陷,包括缺陷点、线、Mura等。由于高分辨率工业相机的昂贵性,一般采用的工业相机都是单通道的灰度相机。以上的这些方法主要存在以下问题:1)无法处理颜色不均匀的缺陷由于采用的相机是单通道的灰度相机,无法采集颜色信息,故而无法检测此类缺陷。2)无法处理斜视角度可见的缺陷部分缺陷,尤其是一些Mura缺陷,在正视角度是不可见的,故而采用正视的相机是无法拍摄出来的,更无法在拍摄的图像中进行检出。3)大面积缺陷的检出能力即使是针对一些正视可见的缺陷,由于其面积比较大,在高分辨率的图像上检出这些缺陷会非常的耗时。另外高分辨率的图像由于其解析度(相机CCD的分辨率和LCD的分辨率)往往是3:1,故而拍摄的图像本身存在纹理信息,在去除这些纹理信息的同时,很可能同时也会去除了本身比较微弱的Mura缺陷。
发明内容
本发明的目的就是针对现有技术的缺陷,提供一种基于AOI的宏观缺陷检测装置及方法,补充了工业正视相机检测缺陷的不足,极大的丰富了AOI缺陷检测的种类和能力。
本发明提供了一种基于AOI的宏观缺陷检测装置,用于对平面显示模组的宏观显示缺陷进行检测,该宏观缺陷检测装置包括光源、相机组以及与该相机组进行交互的图像采集与处理单元;其特征在于,该相机组包括至少一组正视相机组件以及至少两组对称设置的侧视相机组件;该正视相机组件和该侧视相机组位于该待测显示面板的上方,用于拍摄该待测显示面板的显示图像;该正视相机组的拍摄角度与该待测显示面板垂直;该侧视相机组的拍摄角度与该待测显示面板之间存在夹角;该待测显示面板位于该正视相机组和侧视相机组拍摄范围内。
上述技术方案中,该正视相机组至少包括一个彩色小相机以及至少一个工业相机。该彩色小相机与工业相机的数量比为1:1或M:N;其中,M、N为正整数且M<N。每个该侧视相机组件至少包括一个彩色小相机,该彩色小相机用于检测该待测显示面板的明显宏观缺陷。
上述技术方案中,该侧视相机组的拍摄角度与该待测显示面板之间的夹角根据待测显示面板缺陷的情况调节为45度。
本发明提供了一种基于AOI的宏观缺陷检测方法,用于对平面显示模组的宏观显示缺陷进行检测,其特征在于,该方法包括以下步骤:
a.获得该平面显示模组的ROI区域图像;
b.将该ROI区域图像由RGB空间转换为LAB空间;将ROI区域图像分为中心区域和周围区域;
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