基于机器视觉的液晶屏Mura缺陷检测方法

摘要：

通过分析液晶屏中缺陷检测的必要性和人工检测的不足,研究一种基于机器视觉的液晶屏Mura缺陷在线检测系统.针对液晶屏中的Mura缺陷区域和周围背景对比度低、边缘模糊、形状各异、整体亮度不均等特点,建立模拟人工检测的成像系统.提出单帧图像背景建模和背景差分方法,该方法能有效解决液晶屏的亮度不均问题,同时增强Mura缺陷的特征信息.然后基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Region,MSER),提出Mura缺陷自适应阈值缺陷分割方法,建立一个全自动缺陷在线检测的视觉系统.实验结果表明,所提检测算法能很好地解决液晶屏亮度不均的问题,准确地对Mura缺陷进行分割定位,算法的鲁棒性好.并且该系统人工干预少,效率高,能实现在线自动检测.

关键词：最大稳定极值、背景建模、背景差分、Mura缺陷、机器视觉

所属期刊栏目：45

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：四川省科技厅科技成果转化项目2014CC0043;重庆市博士后科研项目特别资助Xm2016060;重庆市教育委员会科学技术研究项目KJ1401127

在线出版日期：2018-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：296-300,313