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基于图像轮廓分析法的LCD线路缺陷的检测探讨

基于图像轮廓分析法的LCD线路缺陷的检测探讨

点击数:7437 次   录入时间:03-04 11:37:43   整理:http://www.55dianzi.com   传感-检测-采集技术

    ( 3) 继续扫描图像,重复第( 2) 步,直到遍历完成个图像,至此已找出所有轮廓,算法结束。

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    对图2 应用上面的算法进行轮廓分析,统计了轮廓的面积,结果图7 所示。

    为了测试该算法的性能,选择了不同尺寸和不同轮廓数目的LCD 线路图像,对每张图像进行50 次重复测试统计轮廓分析时间,其图像尺寸。轮廓数目以及轮廓分析平均消耗时间的关系如表1 所示。所用PC 配置Intel Core2 Duo T6670,2. 2GHz 处理器,2GB 内存,Windows7 系统,并在VS2008 开发环境下进行试验。

     

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    从表1 可以看出,该轮廓分析方法能快速地找出所有线路轮廓并计算出其面积。同时由表1 前4 行可知,在轮廓数目相同的情况下,随着图像尺寸的成倍增加,所需时间增加很缓慢; 由后4 行可知,在图像尺寸不变的情况下,轮廓分析时间随轮廓数目成近似线性关系; 因此,影响消耗时间的主要因素是轮廓数目。由于LCD 线路图像的像素分辨率高,图像尺寸很大,但线路数目相对较少,因此,用该方法可高效率地检测LCD 的线路缺陷。

    3 检测流程和实验结果

    本文中算法检测的LCD 线路的缺陷示意图如图8所示,包括短路。短路。孔洞和孤岛4 种缺陷。

    缺陷检测流程如下。

    ( 1) 对某一型号的LCD,选择一定数目( 这里取10块) 标准样品,按上述算法过程计算出每块LCD 线路的轮廓数目和每个轮廓的面积,对于面积将10 次所得到的值取平均,以此作为这一型号的标准数据。

    ( 2) 对该型号任一待测LCD,同样按照上述算法计算出其轮廓数和每个轮廓的面积。如果轮廓数与标准数据不同,则必定是不良品; 否则转下一步。

    ( 3) 由于数目相同时可能是短路。断路等多种缺陷同时发生,因此将轮廓面积逐个与标准数据比较,如果有短路。断路。孔洞和孤岛等缺陷,则必定存在某些轮廓与标准数据差异很大,故设定适当阈值T,如果每个轮廓面积差值的绝对值都小于T,则判定为合格品,否则为不良品。

    根据上述算法和检测流程,选择了10 种不同型号的小型LCD,每种选取了20 个样品进行测试,这些样品包含无缺陷及有短路。断路。孔洞及孤岛缺陷的LCD,在总共200 个样品中,只有2 片误检,正确率达99%,对误检的LCD 进行分析,其误检主要是线路受到灰尘的污染所致。同时,采用基于图像配准再作差的模板匹配法对上面200 个样品进行测试,结果有9片误检,正确率95. 5%,误检主要因素是图像配准的偏差。可见该方法可以有效地检测出含有上述4 种缺陷的LCD?

    4 结论

    基于图像轮廓分析的LCD 线路缺陷检测方法与传统的基于图像配准的方法相比,由于避免了配准偏差带来的影响,因此提高了检测正确率。在轮廓分析过程中,对单像素轮廓采用基于深度优先搜索的方法,有效地提取了线路轮廓,并根据离散化的格林公式快速地计算出了轮廓面积。将待检测LCD 的线路轮廓信息与标准信息比较以判断是否存在缺陷,经验证,本文中的算法可以有效地检测出LCD 中的短路。断路。孔洞以及孤岛缺陷,在LCD 线路缺陷检测方面具有很好的应用前景。



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