一種基于局部像素值的液晶屏缺陷檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)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。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會生活水平的提高，人們對電子產(chǎn)品的需求與日俱增，該極大的帶動了液 晶產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。液晶屏的自動化生產(chǎn)程度，直接制約著其產(chǎn)量與生產(chǎn)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(chǎn)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(jīng)常造成部分缺陷產(chǎn)品被漏檢，當(dāng)一批產(chǎn)品的漏檢率過高時，客戶就會要求 退貨，從而給生產(chǎn)商造成經(jīng)濟和時間上的損失。如果能實現(xiàn)液晶屏缺陷檢測的自動化，取代 傳統(tǒng)的人工檢測，將大大提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。
[0003] 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(shù)的限制，目前國內(nèi)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(zhǔn)確率也低，完全達不到工業(yè)生 產(chǎn)的要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對【背景技術(shù)】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(zhǔn)確度高，速度快的目的。
[0005] 本發(fā)明提供的技術(shù)方案為一種基于局部像素值的液晶屏缺陷檢測方法，該方法包 括W下步驟：
[0006] 步驟1 ;采集整個液晶屏清晰的像素圖像；
[0007] 步驟2 ;對步驟1中的圖像進行灰度化處理，轉(zhuǎn)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；
[0009] 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(xì)節(jié) 得到增強，再進行傅里葉反變換得到時域圖；
[0010] 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；
[0011] 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(jù)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(wǎng)狀的像素塊圖像；
[0013] 步驟8 ;將步驟7的網(wǎng)狀圖像劃分為多個局部小區(qū)域，每個局部小區(qū)域包含多個像 素塊；
[0014] 步驟9 ;計算步驟8中局部小區(qū)域內(nèi)的每個像素塊的像素值，如附圖圖5所示；
[0015] 步驟10 ;利用步驟9計算的局部小區(qū)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；
[0016] 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(yīng)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；
[0017] 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(shù)作 為判定獨立像素是否為缺陷的闊值；
[0018] 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(jié)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；
[0019] 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(qū)域是否存在缺陷 像素塊；
[0020] 步驟15 ;如果所有局部小區(qū)域都沒有缺陷則被檢測液晶屏就無缺陷，當(dāng)檢測到有 局部小區(qū)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。
[0021] 所述步驟3,具體通過W下過程實現(xiàn)：
[0022] 傅里葉正變換實現(xiàn)從時域到頻域的變換公式為：
[0023]
其中F(u，v)指經(jīng)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(yīng)于（x，y)位置的像素值，M，N分別指時域下 圖片的長和寬。
[0024] 所述步驟4,具體通過W下過程實現(xiàn)：
[0025] 己斯特沃高通濾波器表示如下：
[0026]
其中H指己斯特沃濾波器函數(shù)，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。
[0027] 所述步驟9,具體通過W下過程實現(xiàn)：
[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。
[0029] 本發(fā)明一種基于局部像素值的液晶屏缺陷檢測方法，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(jù)投 影的極小值，將最開始獲取的圖像劃分為網(wǎng)狀的像素塊圖像，再將整個圖像劃分為多個區(qū) 域，每個區(qū)域包含多個像素塊，針對各區(qū)域根據(jù)各像素塊灰度與該區(qū)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(zhǔn)確度高，速度快的效果。
【附圖說明】
[0030] 圖1為液晶屏像素的缺陷檢測流程圖。
[0031] 圖2為液晶像素的灰度圖。
[0032] 圖3為液晶像素圖像的傅里葉變換頻譜圖。
[0033] 圖4為行投影法計算的像素極小值。
[0034] 圖5為液晶像素的像素值分布圖。
[0035] 圖6為液晶像素的像素擬合值與實際值得差值圖。
[0036] 圖7為判定缺陷像素的二值圖。
[0037] 圖8為檢測出液晶像素缺陷的結(jié)果圖。
【具體實施方式】
[003引下面結(jié)合附圖，對本發(fā)明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(xì)說明。具體包括W下步驟：
[0039] 步驟1、使用陣列攝像頭采集整個液晶屏的像素圖像；
[0040] 步驟2 ;對步驟1中的圖像進行灰度化處理，轉(zhuǎn)化為灰度圖像，如附圖圖2所示；
[0041] 具體方法為；逐個處理所述原始彩色數(shù)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(shù)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(shù)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(shù)字圖像中的坐標(biāo)；
[0042] 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：
[0043]
其中F指經(jīng)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(yīng)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；
[0044] 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(xì)節(jié) 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(shù)，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：
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