[发明专利]一种基于机器视觉的Mura缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的Mura缺陷检测方法，其特征在于：所述方法的具体步骤为：

S1、图像采集：线阵CCD相机(1)置于液晶屏(3)斜上方，与液晶屏(3)呈25°～60°的角度，采集液晶屏的灰度图像I，传输至缺陷检测处理设备；

S2、预处理：对液晶屏图像I采用梯度阈值的边缘检测法，获取液晶屏的边缘，按边缘分割，得到待检测液晶屏图像P；并采用3*3的模板大小对液晶屏图像P进行高斯模糊，得到待处理的图像S；

S3、背景消除：对于图像S采用公式一的基于领域信息的背景消除法，获得前景图像M：

M(x,y)＝|S(x+Δd,y)+S(x-Δd,y)+S(x,y+Δd)+S(x,y-Δd)-4M(x,y)| 公式一

其中x，y表示图像中像素点的二维坐标，Δd是增强边缘的宽度，Δd的取值范围是4～10；

S4、二值化：对前景图M采用阈值μ进行阈值化，获得二值图像B；其中对图像M按像素值255～0进行直方图统计，使不超过1％的定义为缺陷或者噪声点，得到阈值μ；

S5、去噪：基于形态学滤波的去噪方法，得到去噪图像BW；

S6、缺陷判定：对二值图像BW统计连通域面积，如果面积大于设定的检测阈值T则认为该处存在缺陷，否则认为是噪声点；具体采用公式二，统计以(x,y)为中心的3*3的邻域白色点，白色点个数大于等于4，认为是缺陷，否则认为是噪声点，其中i，j表示判定当前点是否为缺陷点的统计范围，取值范围为(-1,0,1)；所述公式二如下：