基于圖像輪廓分析的LCD 線(xiàn)路缺陷檢測(cè)

摘要： 為了避免圖像配準(zhǔn)精度對(duì)液晶顯示屏( LCD) 線(xiàn)路缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率的影響，采用一種基于圖像輪廓分析的新方法，基于深度優(yōu)先搜索尋找圖像輪廓，并根據(jù)格林公式計(jì)算輪廓面積，將待檢測(cè)LCD 的線(xiàn)路輪廓面積與標(biāo)準(zhǔn)模板的輪廓面積比較，從而判斷是否存在短路。斷路?？锥春凸聧u缺陷。該方法不需要圖像配準(zhǔn)，降低了算法精度要求，從而提高了檢測(cè)的正確率。通過(guò)對(duì)200 片小型LCD 的測(cè)試，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)99%?結(jié)果表明，該方法可以快速正確地檢測(cè)出圖像上的所有輪廓，并計(jì)算出輪廓面積，用面積比較代替?zhèn)鹘y(tǒng)的圖像像素比較，檢測(cè)短路。斷路等缺陷的正確率有了較大提升。該算法在LCD 線(xiàn)路缺陷檢測(cè)方面具有很好的應(yīng)用前景。

引言

近年來(lái)，隨著液晶顯示屏( liquid crystal disPlay,LCD) 的廣泛應(yīng)用，生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)LCD 缺陷的檢測(cè)變得越來(lái)越重要，而自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)作為質(zhì)量檢測(cè)的重要手段，也已經(jīng)在LCD 缺陷檢測(cè)中得到了應(yīng)用。

LCD 缺陷種類(lèi)繁多，比如刮痕。雜質(zhì)。Mura 缺陷以及線(xiàn)路缺陷等，本文中將討論線(xiàn)路缺陷的檢測(cè)。LCD 缺陷檢測(cè)中常見(jiàn)的檢測(cè)方法主要有3 種： 參考比較法。非參考校驗(yàn)法和混合法。非參考校驗(yàn)法主要基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作; 應(yīng)用較多的是參考比較法，它基于圖像配準(zhǔn)和與標(biāo)準(zhǔn)模板作差進(jìn)行缺陷檢測(cè)，這種方法操作簡(jiǎn)單，可以有效地檢測(cè)出常見(jiàn)缺陷，但是對(duì)配準(zhǔn)精度要求很高，同時(shí)由于需要事先建立標(biāo)準(zhǔn)模板，內(nèi)存消耗也較大。例如KANG 等人提出了一種基于模式比較和邊界擴(kuò)張的方法，首先由模式比較得到只包含缺陷的圖像，然后對(duì)每個(gè)缺陷的每個(gè)像素作標(biāo)記，對(duì)于同一個(gè)缺陷卻被劃分為多個(gè)區(qū)域的情況，采用邊界擴(kuò)張的方法進(jìn)行區(qū)域合并，最后分析缺陷區(qū)域特征信息。本文中的方法其優(yōu)點(diǎn)在于不需要模式比較。該線(xiàn)路缺陷檢測(cè)算法基于圖像輪廓分析，在目標(biāo)區(qū)域提取過(guò)程中，采用了一種形態(tài)學(xué)操作的擊中擊不中變換( hit-miss transform,HMT) 方法，有效準(zhǔn)確地提取出了待檢測(cè)的線(xiàn)路區(qū)域。圖像輪廓分析是本文中檢測(cè)算法的核心，在閾值分割之后，進(jìn)行邊緣檢測(cè)以得到單像素邊界，根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)采用基于深度優(yōu)先搜索的方法來(lái)進(jìn)行邊界追蹤，以尋找線(xiàn)路圖像輪廓，并用離散化的格林公式計(jì)算輪廓面積。

1 系統(tǒng)組成及預(yù)處理

由于LCD 線(xiàn)路的線(xiàn)寬線(xiàn)距很小，需要很高的像素分辨率，同時(shí)又要保證足夠的視場(chǎng)，因此面陣相機(jī)很難滿(mǎn)足要求。本系統(tǒng)采用線(xiàn)掃描電荷耦合器件( chargecouPled device,CCD) 相機(jī)，有效像素7400; 另外，采用直線(xiàn)電機(jī)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的旋轉(zhuǎn)電機(jī)以提高系統(tǒng)精度。檢測(cè)系統(tǒng)如圖1 所示

圖2 展示了該系統(tǒng)采集的1 幅LCD 線(xiàn)路圖像的一部分。圖2 中畫(huà)出了L1,L2兩條直線(xiàn)，L1和L2之間的區(qū)域?yàn)樗獧z測(cè)的目標(biāo)區(qū)域，L1上面和L2下面部分是由于相機(jī)視場(chǎng)因素而多拍攝的圖像，因此首先進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域的提取。提取目標(biāo)區(qū)域需要先找到一個(gè)定位標(biāo)志，然后以定位標(biāo)志為基準(zhǔn)點(diǎn)提取出目標(biāo)區(qū)域，LCD 上一般采用十字形作為定位標(biāo)志。本文中采用基于擊中擊不中變換的方法來(lái)檢測(cè)十字形的坐標(biāo)。

HMT 針對(duì)二值圖像操作，因此先要將線(xiàn)路圖像進(jìn)行閾值分割，然后應(yīng)用HMT 找到十字形定位標(biāo)志的中心，再根據(jù)液晶尺寸，以定位中心為基準(zhǔn)點(diǎn)，向上下左右4 個(gè)方向偏移適當(dāng)距離提取出目標(biāo)區(qū)域。圖3 顯示了閾值分割后提取出的目標(biāo)區(qū)域圖像。

在輪廓分析之前，首先要提取線(xiàn)路單像素邊緣，且由于二值化后的線(xiàn)路邊緣明確，canny 邊緣檢測(cè)即可得到單像素邊緣圖像。圖4 為采用canny 邊緣檢測(cè)后的結(jié)果的局部圖。

2 LCD 線(xiàn)路輪廓分析

2. 1單個(gè)輪廓搜索在液晶線(xiàn)路的輪廓圖像中，每一條線(xiàn)路或者一個(gè)標(biāo)志( 例如十字形定位標(biāo)志) 的輪廓均為一條封閉曲線(xiàn)。

輪廓分析已有相關(guān)算法被提出，在作者采用的檢測(cè)方法中，結(jié)合LCD 線(xiàn)路輪廓的單像素特點(diǎn)，分析時(shí)采用八鄰域連通的方法，但是在搜索輪廓過(guò)程中優(yōu)先搜索中心像素的左右上下4 個(gè)像素，然后再搜索4個(gè)角的像素，并采用深度優(yōu)先搜索策略[10]?基于八鄰域連通的深度優(yōu)先搜索如圖5 所示，P 為中心像素，搜尋輪廓時(shí)先判斷P5,P4,P2,P7,如果沒(méi)有像素與P 連通，然后再判斷P3,P8,P6,P1; 一旦找到一個(gè)與P 連通的像素，例如P5,那么立即停止搜索P 的其它相鄰像素，而以P5為中心繼續(xù)搜索。

在搜索過(guò)程中，定義如下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示一個(gè)輪廓： tyPedef vector Pair int,int > > Contour; vector 和Pair 是C + + 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)類(lèi)型，Pair int,int > 表示輪廓上的1 個(gè)像素，第1 個(gè)參量為行坐標(biāo)，第2 個(gè)參量為列坐標(biāo)。在搜索過(guò)程中每找到一個(gè)像素就將其加入到vector.圖6 說(shuō)明了對(duì)單個(gè)輪廓的搜索過(guò)程。

首先定義一個(gè)Contour 對(duì)象contour,假定從P1開(kāi)始搜索，由于LCD 線(xiàn)路主要走向是橫向，因此先搜索P1的左右像素，再搜索上下像素，最后搜索4 個(gè)角的像素; 當(dāng)搜索到一個(gè)連通像素P2后，根據(jù)深度優(yōu)先策略，停止對(duì)P1鄰域的搜索，即使P1還可能有其它連通像素，例如這里的P5和P3,將P1存入contour,并將P1標(biāo)記為已搜索; 然后以P2為中心搜索，雖然P1與P2連通，但標(biāo)記為已搜索，因此，將搜索到P2的連通像素P3; 再以P3為中心搜索到P4,如此進(jìn)行下去。當(dāng)搜索到P5時(shí)，發(fā)現(xiàn)與其連通的像素均已標(biāo)記為已搜索，于是對(duì)該輪廓的搜索結(jié)束?？梢?jiàn)，對(duì)一個(gè)輪廓搜索結(jié)束的條件為： 某一像素的所有連通像素均標(biāo)記為已搜索。