[发明专利]一种基于AOI的柔性显示基板缺陷判别方法

权利要求书

1.一种基于AOI的柔性显示基板缺陷判别方法，其特征在于，包括如下步骤：

利用AOI扫描得到柔性显示基板待判定缺陷处的灰度图像，并将所述灰度图像的像素阵列转换为灰度值表格；

将所述灰度值表格内明显异常的灰度值用平均值法求值并替换；

设定两个阈值ρ和δ，ρ和δ取值范围均在[0,255]区间内且ρ＜δ；将所述待判定缺陷部分所述灰度值表格中灰度值ρ和灰度值δ的像素筛选出来，此时所述灰度值表格被划分为偏暗区间、中间区间和偏亮区间三个像素区间；将偏暗区间和偏亮区间的像素个数的比值定义为判断因子R/S；将偏暗区间和偏亮区间的灰度值平均值的比值定义为判断因子R/A；所述R/S和所述R/A组成第一组判断因子；

放大所述灰度值表格内灰度值的差异；

用放大差异后的和矢量的模或角度值替换所述灰度值表格内的灰度值，统计所述灰度值表格的纵向和横向标量和值，并筛选出两组标量和值分别的最大值与最小值，从而生成第二组判断因子；

对所述柔性显示基板上缺陷的分布规律进行分析，分别找出所述第一组判断因子和所述第二组判断因子的量值与所述柔性显示基板各类缺陷之间的对应关系；

根据所述第一组判断因子和所述第二组 判断因子的数值，参照所述对应关系，判断所述待判定缺陷的类型。

2.根据权利要求1所述的缺陷判别方法，其特征在于，该判别方法的使用时机为所述柔性显示基板完成涂布-固化工序以后，或所述柔性显示基板完成激光晶化结晶以后。

3.根据权利要求2所述的缺陷判别方法，其特征在于，对两个所述时机都进行该判别方法的缺陷判别，将两组判别结果结合用于判断所述待判定缺陷的类型。

4.根据权利要求1所述的缺陷判别方法，其特征在于，所述明显异常灰度值的数值替换过程中，所述平均值法为中值法。

5.根据权利要求1所述的缺陷判别方法，其特征在于，所述明显异常灰度值的数值替换过程中，所述平均值法具体如下：

将所述灰度值表格中灰度值明显异常的数值去掉；

取每一个被去掉数值的对应像素相邻对角线上的“左上/左下/右上/右下”四个像素灰度值的平均值作为替代，即该像素当前灰度值：

G_m,n＝(G_m+1,n+G_m-1,n+G_m,n-1+G_m,n+1)/4。

6.根据权利要求1所述的缺陷判别方法，其特征在于，所述阈值取值根据所述柔性显示基板的类型不同而相应调整。

7.根据权利要求1所述的缺陷判别方法，其特征在于，所述柔性显示基板为聚酰亚胺基板，所述阈值ρ取值70，所述阈值δ取值160。

8.根据权利要求1所述的缺陷判别方法，其特征在于，所述放大灰度值差异的方法为矢量相乘法，具体步骤如下：

定义两个正交且模相等的矢量dX和dY，分别取值为：

对替换了明显异常数据的所述灰度值表格中的每一个数值以及它周围8个数值构成的九宫格，按对应位置分别乘以矢量dX和dY；

将得到的9个值相加，分别得到两个和值ImageGray_dX和ImageGray_dY：

9.根据权利要求1所述的缺陷判别方法，其特征在于，所述第二组判断因子生成方法如下：

合成矢量ImageGray_dX和矢量ImageGray_dY，得到和矢量ImageGray；

用所述和矢量ImageGray的模或角度替换所述灰度值表格中对应的所述像素单元灰度值，得到数据表ImageGray Dist或ImageGray Dist(2)，计算式如下：

将所述数据表ImageGray Dist或ImageGray Dist(2)中的每一行数值分别求和，得到水平方向上标量和值SUM_Horizonal；将所述数据表ImageGray Dist或ImageGray Dist(2)中的每一列数值分别求和，得到竖直方向上标量和值SUM_Vertical；

筛选出两组标量和值SUM_Horizonal和SUM_Vertical的最大值与最小值；

分别计算最大值与最小值的比值，水平列的最大值与最小值的比定义为判断因子α，竖直列的最大值与最小值的比定义为判断因子β；

所述α和所述β组成所述第二组判断因子。