一種基于局部像素值的液晶屏缺陷檢測方法技術

該發明專利技術公開了一種基于局部像素值的液晶屏缺陷檢測方法，涉及一種針對液晶屏像素缺陷的自動檢測方法，特別是針對手機屏和平板屏的像素缺陷檢測。該方法通過采集液晶屏清晰圖像，將采集到的圖像進行灰度等處理，然后對灰度圖像分別進行列投影和行投影，根據投影的極小值，將最開始獲取的圖像劃分為網狀的像素塊圖像，再將整個圖像劃分為多個區域，每個區域包含多個像素塊，針對各區域根據各像素塊灰度與該區域平均灰度的差距檢測出有缺陷的像素塊；從而具有能同時檢測多種像素缺陷，檢測準確度高，速度快的效果。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術設及一種針對液晶屏像素缺陷的自動檢測方法，特別是針對手機屏和平板 屏的像素缺陷檢測。
技術介紹
隨著社會生活水平的提高，人們對電子產品的需求與日俱增，該極大的帶動了液 晶產業的發展。液晶屏的自動化生產程度，直接制約著其產量與生產成本的高低，而目前的 液晶屏缺陷檢測方法主要是依靠人工檢測，手段比較單一，生產廠商通過電測器觀察液晶 屏的顯示畫面，憑借肉眼來判斷有無缺陷。該種方式即耗時又費力，而且由于人眼偶爾的疲 勞與不確定性，經常造成部分缺陷產品被漏檢，當一批產品的漏檢率過高時，客戶就會要求 退貨，從而給生產商造成經濟和時間上的損失。如果能實現液晶屏缺陷檢測的自動化，取代 傳統的人工檢測，將大大提高生產效率，降低生產成本。 液晶屏像素缺陷缺陷大致包括；上下偏光片異物，bl(背光）異物，白點，玻璃點， 玻璃破，漏液，燈不亮，膜不良，燈柱，缺化，無顯，異顯等。由于缺陷種類繁多，再加上 采圖技術的限制，目前國內針對液晶屏像素的缺陷檢測還未提出一套完整的算法，已有的 算法也只能針對個別點缺陷進行檢測，檢測面窄，而且檢測準確率也低，完全達不到工業生 產的要求。
技術實現思路
本專利技術的目的是針對
技術介紹
的不足，提出了一種基于局部像素值的液晶屏缺陷 檢測方法，從而達到能同時檢測多種像素缺陷，檢測準確度高，速度快的目的。 本專利技術提供的技術方案為，該方法包 括W下步驟： 步驟1 ;采集整個液晶屏清晰的像素圖像； 步驟2 ;對步驟1中的圖像進行灰度化處理，轉化為灰度圖像，如圖2所示；[000引步驟3 ;對步驟2中的灰度圖像進行傅里葉正變換，得到灰度圖像的二維頻譜圖， 如圖3所示； 步驟4 ;通過己斯特沃高通濾波器濾除步驟3中二維頻譜的低頻部分，使圖像細節 得到增強，再進行傅里葉反變換得到時域圖； 步驟5 ;對步驟4中的時域圖像分別進行投影和列投影，并分別求取行投影和列投 影后的極小值，如圖4所示； 步驟6 ;獲取步驟5中行投影和列投影后相鄰極小值的距離，并求取行投影和列投 影后相鄰極小值的平均距離；[001引步驟7 ;根據行投影和列投影的相鄰極小值的平均距離及極小值的位置，將步驟1 的圖象分割為網狀的像素塊圖像； 步驟8 ;將步驟7的網狀圖像劃分為多個局部小區域，每個局部小區域包含多個像 素塊； 步驟9 ;計算步驟8中局部小區域內的每個像素塊的像素值，如附圖圖5所示； 步驟10 ;利用步驟9計算的局部小區域中各像素塊的像素值，采用曲面擬合計算 出每個像素塊的像素擬合值； 步驟11 ;將步驟10求得的各像素塊的像素擬合值與步驟9求得的對應像素塊的 實際像素值做差并取絕對值，獲得各像素塊擬合差值，如附圖圖6所示； 步驟12 ;對步驟11計算的各像素塊擬合差值求平均，將該平均值乘W-定倍數作 為判定獨立像素是否為缺陷的闊值； 步驟13 ;將步驟11計算的局部擬合差值與步驟12計算的平均值作差，如果差值 結果大于闊值則該像素判定為缺陷像素，否則為正常像素，如附圖圖7所示； 步驟14 ;按照步驟9至步驟13的相同方法檢測下一個局部小區域是否存在缺陷 像素塊； 步驟15 ;如果所有局部小區域都沒有缺陷則被檢測液晶屏就無缺陷，當檢測到有 局部小區域存在缺陷，則該液晶屏就是有缺陷，停止該液晶屏的檢測，如附圖圖8所示。 所述步驟3,具體通過W下過程實現： 傅里葉正變換實現從時域到頻域的變換公式為：其中F(u，v)指經傅里葉變換后的頻域值， x，y指時域中的像素位置，f(x，y)指時域中對應于（x，y)位置的像素值，M，N分別指時域下 圖片的長和寬。 所述步驟4,具體通過W下過程實現： 己斯特沃高通濾波器表示如下：其中H指己斯特沃濾波器函數，D(u，V)是指（U，V)點距離 頻率矩形原點的距離，其計算表達式如下D。是指截至頻率 距離原點的距離。 所述步驟9,具體通過W下過程實現：[002引對每個獨立像素所有R，G，B通道的像素值求和，然后進行歸一化，將歸一化后的 值作為每個像素塊的像素值。 本專利技術，該方法通過采集液晶屏清晰 圖像，將采集到的圖像進行灰度等處理，然后對灰度圖像分別進行列投影和行投影，根據投 影的極小值，將最開始獲取的圖像劃分為網狀的像素塊圖像，再將整個圖像劃分為多個區 域，每個區域包含多個像素塊，針對各區域根據各像素塊灰度與該區域平均灰度的差距檢 測出有缺陷的像素塊；從而具有能同時檢測多種像素缺陷，檢測準確度高，速度快的效果?！靖綀D說明】 圖1為液晶屏像素的缺陷檢測流程圖。 圖2為液晶像素的灰度圖。 圖3為液晶像素圖像的傅里葉變換頻譜圖。 圖4為行投影法計算的像素極小值。 圖5為液晶像素的像素值分布圖。 圖6為液晶像素的像素擬合值與實際值得差值圖。 圖7為判定缺陷像素的二值圖。 圖8為檢測出液晶像素缺陷的結果圖?！揪唧w實施方式】[003引下面結合附圖，對本專利技術提出的基于局部能量擬合的液晶屏像素缺陷檢測方法進 行詳細說明。具體包括W下步驟： 步驟1、使用陣列攝像頭采集整個液晶屏的像素圖像； 步驟2 ;對步驟1中的圖像進行灰度化處理，轉化為灰度圖像，如附圖圖2所示； 具體方法為；逐個處理所述原始彩色數字圖像中所有的像素點，從而得到灰度圖 像，其中，對于所述原始彩色數字圖像中的任一個像素點，灰度值的計算公式為Gray(i，j) =0. 299R(i，j)+0. 587G(i，j)+0. 114B(i，j)，其中R(i，j)、G(i，j)和B(i，j)分別代表所述 原始彩色數字圖像中一個像素點（i，j)的R分量值、G分量值和B分量值，（i，j)代表一個 像素點在所述原始彩色數字圖像中的坐標； 步驟3 ;對步驟2中的灰度圖像進行傅里葉正變換，變換公式為：其中F指經傅里葉變換后的頻域值，X，y指 時域中的像素位置，f(x，y)指時域中對應于（x，y)位置的像素值，M，N分別指時域下圖片 的長和寬，通過該公式得到灰度圖像的二維頻譜圖，如附圖圖3所示； 步驟4 ;通過己斯特沃高通濾波器濾除步驟3中二維頻譜的低頻部分，使圖像細節 得到增強，己斯特沃高通濾波器表示如下其中H指己斯特沃濾波 器函數，D(u，v)是指（u，v)點距離頻率矩形原點的距離，其計算表達式如下：[當前第1頁1 2 本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于局部像素值的液晶屏缺陷檢測方法，該方法包括以下步驟：步驟1：采集整個液晶屏清晰的像素圖像；步驟2：對步驟1中的圖像進行灰度化處理，轉化為灰度圖像；步驟3：對步驟2中的灰度圖像進行傅里葉正變換，得到灰度圖像的二維頻譜圖；步驟4：通過巴斯特沃高通濾波器濾除步驟3中二維頻譜的低頻部分，使圖像細節得到增強，再進行傅里葉反變換得到時域圖；步驟5：對步驟4中的時域圖像分別進行投影和列投影，并分別求取行投影和列投影后的極小值；步驟6：獲取步驟5中行投影和列投影后相鄰極小值的距離，并求取行投影和列投影后相鄰極小值的平均距離；步驟7：根據行投影和列投影的相鄰極小值的平均距離及極小值的位置，將步驟1的圖象分割為網狀的像素塊圖像；步驟8：將步驟7的網狀圖像劃分為多個局部小區域，每個局部小區域包含多個像素塊；步驟9：計算步驟8中局部小區域內的每個像素塊的像素值；步驟10：利用步驟9計算的局部小區域中各像素塊的像素值，采用曲面擬合計算出每個像素塊的像素擬合值；步驟11：將步驟10求得的各像素塊的像素擬合值與步驟9求得的對應像素塊的實際像素值做差并取絕對值，獲得各像素塊擬合差值；步驟12：對步驟11計算的各像素塊擬合差值求平均，將該平均值乘以一定倍數作為判定獨立像素是否為缺陷的閾值；步驟13：將步驟11計算的局部擬合差值與步驟12計算的平均值作差，如果差值結果大于閾值則該像素判定為缺陷像素，否則為正常像素；步驟14：按照步驟9至步驟13的相同方法檢測下一個局部小區域是否存在缺陷像素塊；步驟15：如果所有局部小區域都沒有缺陷則被檢測液晶屏就無缺陷，當檢測到有局部小區域存在缺陷，則該液晶屏就是有缺陷，停止該液晶屏的檢測。...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉霖，劉鵬，謝煜，何崗，梁翔，胡勇，張靜，劉娟秀，劉永，葉玉堂，
申請(專利權)人：電子科技大學，
類型：發明
國別省市：四川;51