基于机器视觉的STN-LCD表面缺陷检测系统研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于机器视觉的STN-LCD表面缺陷检测系统研究萧达安二○一八年五月分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111501148广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于机器视觉的STN-LCD表面缺陷检测系统研究萧达安指导教师姓名、职称：朱铮涛副教授学科(专业)或领域名称：仪器科学与技术学生所属学院：机电工程学院论文答辩日期：2018年5月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegr

2、eeofMaster(MasterofEngineeringScience)ResearchonSTN-LCDSurfaceDefectInspectionSystemBasedonMachineVisionCandidate:XiaoDaanSupervisor:ZhuZhengtaoMay2018SchoolofInformationEngineeringGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要液晶显示屏是

3、良好人机交互的重要设备，由于其功耗低等原因而广泛使用。显示器的质量是重要的指标，因此对显示器缺陷的检测受到了越来越多生产部门的重视。近年来，由于计算机技术与机器视觉的快速发展，基于图像处理的工业检测所具有的优势越来越突出，例如效率高、成本低、稳定性强等。由于液晶显示器存在表面显示亮度不均匀、缺陷面积小、对比度低等问题，给基于图像处理的自动化检测带来了困难。传统的对液晶显示屏检测主要是基于模板匹配对位，然后计算图像中每个区域的平均值或方差等统计信息提取缺陷，而这种检测方法存在耗时长、实时性低、对图像的位置有严格标

4、准等局限。针对传统检测方法的不足，本文提出一种局部CV模型方法提取缺陷，通过几何矩描述缺陷形状并通过分类算法对其分类。本文主要的研究工作和创新点概括如下：1、研究缺陷区域的提取方法，针对缺陷对比度较低、缺陷面积小的特点，本文采用局部CV模型方法提取缺陷区域，该方法首先通过模糊求差法提取候选缺陷区域，即对图像进行模糊处理，并与原图像进行作差处理，将候选缺陷区域有效地提取出来并用于后续处理；接着采用基于水平集的CV模型寻找候选缺陷区域的轮廓，经过一定的迭代次数后，若轮廓清晰可见，则为真缺陷；反之，若轮廓消失，则为伪

5、缺陷。2、针对缺陷的类型将缺陷分为点状缺陷和线状缺陷。形状是物体差异的重要特性，针对表面缺陷形状的特征，通过几何矩对缺陷形状进行描述，并将具有平移、旋转和比例缩放不变性的7个不变矩作为特征向量，使用k-近邻分类算法对点状和线状缺陷进行分类。该方法有效地描述了缺陷区域的形状特征，提高了缺陷分类的准确率。3、对摄像机进行标定操作，计算出每个像素代表的尺寸，用于测量缺陷的尺寸。根据液晶显示屏检测的实际需求，设计并建立了一套液晶显示屏检测系统，该系统具有缺陷提取、缺陷分类以及缺陷尺寸测量的功能，能有效地解决传统检测方法

6、耗时长、实时性低等问题。本文的创新之处是采用局部CV模型方法提取缺陷区域，该方法有效避免背景I广东工业大学硕士学位论文亮度分布不均匀的影响，并且能够基于缺陷的邻域像素对缺陷作进一步的有效提取；在点状缺陷和线状缺陷分类的过程中，主要根据缺陷的形状，通过几何不变矩对缺陷的形状进行描述，并将其作为特征向量对缺陷进行分类。关键词：液晶显示屏；表面缺陷；局部CV模型；几何矩；k-近邻IIAbstractAbstractLiquidcrystaldisplaysareimportantdevicesforgoodhuman

7、-computerinteractionandarewidelyusedduetotheirlowpowerconsumption.Thequalityofthedisplayisanimportantindicator,sothedetectionofdisplaydefectshasreceivedmoreandmoreattentionfromtheproductiondepartment.Inrecentyears,duetotherapiddevelopmentofcomputertechnology

8、andmachinevision,industrialinspectionbasedonimageprocessinghasbecomemoreandmoreprominent,suchashighefficiency,lowcost,andstrongstability.Duetotheproblemsofunevendisplaybrightness,smalldefectarea