一种显示屏缺陷高精度检测方法及系统与流程

文档序号:17655442发布日期:2019-05-15 21:57阅读:282来源:国知局

本申请涉及缺陷检测技术领域,尤其涉及一种显示屏缺陷高精度检测方法及系统。



背景技术:

随着人民生活水平的不断提高,对于显示屏的质量要求也逐渐提升,与此同时,对于显示屏的缺陷检测也面临着更高的要求。显示屏由众多的像素点组成,其中每一个像素点都包含r(红)、g(绿)、b(蓝)三个子像素(也称绘素),通过调整rgb三种不同颜色的子像素的亮度来表示各种颜色。

常见的显示屏缺陷按照其形态可大致分为点、线、色斑三种缺陷。其中,点类缺陷是显示屏中最为常见的一种缺陷,可粗略分为暗点、亮点及异物。暗点是常暗的点,在全白画面下,若rgb三点中任一子像素不亮,则该缺陷称为暗点;亮点是常亮的点,在全黑画面下,若rgb三点中任一子像素亮起,则该缺陷称为亮点;异物是在玻璃盖板、背光层或者偏光片等夹层中存在的不可擦除的灰尘、毛丝等干扰物,根据可见画面类型可分为亮异物和暗异物,其中亮异物在黑画面可见,暗异物在白画面可见。在实际工业生产中,亮暗点的形态是多种多样的,具有不同的判定基准。对于暗点的检测通常根据其个数、距离及连接形态来判定;对于亮点的检测除了要对其个数,距离,连接形态进行判定外,还需要对亮度进行度量,一般而言,亮度低于一定阈值的亮点视为良品,忽略之;而对于异物的判定主要根据其尺寸和距离来判定,通常如果尺寸超出某一标准则认为是不良品。

目前,大多数检测设备常采用灰度相机对显示屏进行全局拍摄,根据邻域比较的方法检测出亮暗缺陷并计算其对比度和尺寸信息,根据经验设定对比度及尺寸阈值,如果超出阈值则认为是不良,否则认为是良品。该类检测系统基于像素进行图像处理,能较好地检测出大多数毫米级缺陷,但对于检测精度要求更高的微米级缺陷显得无能为力,无法与市场要求的检测基准对齐。具体表现在以下三个方面:一、当对暗点缺陷进行检测时,如果采用传统检测设备进行全局灰度采图,无法从图像上看到暗点的精细形态特征,即无法判断出暗点为距离暗点或二连暗点,难以达到精确测量的目的;二、当对亮点进行检测时,由于灰度相机不具备颜色信息,而人眼对于红绿色的敏感度不同,当亮度差异比较接近时,很难分辨其不良程度,导致测量精度下降;三、对于异物检测时,灰度相机无法测量出异物的具体位置,导致可以被返修的显示屏被误判为报废品,造成资源浪费。



技术实现要素:

本申请提供一种显示屏缺陷高精度检测方法及系统,以解决现有技术中测量精度低、准确性差的问题,并且本申请基于高精度彩色相机对缺陷位置局部进行高精度拍摄,可实现缺陷位置局部的子像素级图像处理,同时引入模拟点度量标准来判定亮点亮度,通过对不良程度进行精确量化,保证与实际检测标准对比后检测出的缺陷正确,避免误检。

本申请提供了一种显示屏缺陷高精度检测方法,包括获取全局图像,确定缺陷区域;

提取缺陷区域的亮暗信息;

拍摄缺陷位置在不同层的对焦图像,确定缺陷所在的具体层位置;

根据检测基准对缺陷进行不良品判定。

可选的,当缺陷是暗点缺陷时,所述根据检测基准对缺陷进行不良品判定包括:

分析缺陷的连接形态;

若缺陷的连接形态为距离暗点,则判定为良品;若缺陷的连接形态为二连暗点,则判定为不良品。

可选的,当缺陷是亮点缺陷时,所述根据检测基准对缺陷进行不良品判定包括:

分析缺陷的颜色并计算亮度,得到第一亮度值;

根据缺陷的颜色拍摄相同颜色的模拟点图像,并计算模拟点图像的亮度,得到第二亮度值;

将第一亮度值与第二亮度值进行比较;若第一亮度值大于第二亮度值,则判定为不良品;若第一亮度值小于或等于第二亮度值,则判定为良品。

可选的,当缺陷是异物缺陷时,所述根据检测基准对缺陷进行不良品判定包括:

设定理论异物尺寸阈值;

计算实测异物尺寸并进行形态学分析;

将实测异物尺寸与理论异物尺寸阈值进行比较;若实测异物尺寸超出理论异物尺寸阈值,则判定为不良品。

可选的,所述理论异物尺寸阈值包括宽度阈值、面积阈值、外廓阈值;所述将实测异物尺寸与理论异物尺寸阈值进行比较包括:

将实测异物尺寸中的宽度值、面积值、外廓值分别与理论尺寸阈值进行比较,若其中任意一项超出理论异物尺寸阈值,则判定为不良品。

可选的,所述拍摄缺陷位置在不同层的对焦图像包括:

拍摄缺陷位置在液晶层的图像;

拍摄缺陷位置在虚焦n层的图像;

拍摄缺陷位置在虚焦-n层的图像。

可选的,所述亮暗信息包括亮暗点个数、连接形态及异物图像。

本申请实施例还提供了一种显示屏缺陷高精度检测系统,包括低精度灰度相机,处理器,高精度彩色相机及显示器;

所述低精度灰度相机,用于从待检测显示屏获取全局图像,并将全局图像发送至处理器;

所述处理器,用于根据全局图像,确定缺陷区域,并提取缺陷区域的亮暗信息;

所述高精度彩色相机,用于拍摄缺陷位置在不同层的对焦图像,并将对焦图像发送至处理器;

所述处理器还用于根据对焦图像确定缺陷所在的具体层位置;根据检测基准对缺陷进行不良品判定;

所述显示器,用于显示全局图像、缺陷区域及不良品判定结果。

由以上技术方案可知,本申请提供了一种显示屏缺陷高精度检测方法及系统,方法包括获取全局图像,确定缺陷区域;提取缺陷区域的亮暗信息;拍摄缺陷位置在不同层的对焦图像,确定缺陷所在的具体层位置;根据检测基准对缺陷进行不良品判定;系统包括低精度灰度相机,处理器,高精度彩色相机及显示器;本申请的方法及系统通过高精度彩色相机对缺陷位置局部进行高精度拍摄,可实现缺陷位置局部的子像素级图像处理,同时引入模拟点度量标准来判定亮点亮度,通过对不良程度进行精确量化,保证与实际检测标准对比后检测出的缺陷正确,避免误检。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请提供的一种显示屏缺陷高精度检测方法的流程图;

图2为本申请提供的方法中步骤s4的分解步骤图;

图3为本申请提供的一种显示屏缺陷高精度检测系统的结构示意图;

图4为本申请提供的一种显示屏缺陷高精度检测系统的检测流程图。

具体实施方式

参见图1,为本申请提供的一种显示屏缺陷高精度检测方法的流程图;

由图1可知,本申请实施例提供了一种显示屏缺陷高精度检测方法,包括:

s1:获取全局图像,确定缺陷区域;在本实施例中,获取全局图像的对象为被检测的整个显示屏屏幕,如手机、电脑、电子报站、电视、遥控器等,针对于被测对象的屏幕大小,适应性地选取合适的图像获取设备,以尽可能一次拍摄全局图像,增加图像获取效率。需要说明的是,本实施例中步骤s1的主要作用为:迅速获取图像中亮暗点缺陷的大致位置,并用缺陷区域划分开来,为后续高精度拍摄起到筛选作用,因此,为了更加快速地确定缺陷区域,并且减少设备成本,步骤s1中采用的图像获取设备可选用传统的低精度灰度相机或具有相类似功能的其它设备。

进一步的,本实施例中的缺陷区域指的是包含缺陷的具有一定面积的图像范围,由于缺陷可能存在于被检测显示屏屏幕的任何位置,并且显示屏屏幕中可能同时存在多个缺陷,所以整个显示屏上的缺陷区域可能存在有多个,并且每个缺陷区域的大小可能均有不同。因此划分缺陷区域时,为了便于每一处缺陷区域的精确测量,应尽量保证每一处缺陷区域尽可能被缺陷点填充。假设两处缺陷点距离较近,则可将两处划入同一缺陷区域中;假设两处缺陷点之间相隔一定距离,则不能使两处缺陷点处于同一缺陷区域中,而应分别划分为一个缺陷区域;

更进一步的,为了便于数据的分析管理,在划分完缺陷区域后,可以人为制定规则将各缺陷区域按数字进行编号,例如缺陷区域1、缺陷区域2……等等。

s2:提取缺陷区域的亮暗信息;根据缺陷的粗略位置划分完多个缺陷区域后,需要对每一处缺陷区域的亮暗信息进行采集,此处的亮暗信息主要包括亮暗点个数、连接形态及异物图像等。由于缺陷区域在划分时,可能包含一种或两种缺陷,因此需要统计每个缺陷区域的亮暗信息,用于后续针对不同种类的亮暗信息分别采用不同的精确检测方案。

另外,亮暗信息经分别采集后,为了便于管理,可以以列表等较为直观的方式表示,例如:“缺陷区域1-亮点3个-有亮异物、缺陷区域2-亮点1个-无亮异物”或者“缺陷区域1-暗点4个-距离暗点2个-二连暗点1个-无暗异物、缺陷区域2-暗点2个-距离暗点2个-有暗异物”。

进一步的,本实施例中的亮暗信息并不限于上述信息,还可以包括亮暗点的位置信息(用坐标表示)、区域所在的位置信息等,便于高精度相机迅速锁定将要拍摄的缺陷区域,增加处理效率;同样的,上述信息也可以与其它信息一同于列表表示,有助于操作者进行后续的操作步骤。

经过步骤s1和s2,确定了各缺陷区域以及获得各缺陷区域中的缺陷类型,为了精确判断各缺陷区域中的缺陷是否符合不良品的判定,需要通过对缺陷区域进行高精度彩色相机局部拍摄,如步骤s3所示,

s3:拍摄缺陷位置在不同层的对焦图像,确定缺陷所在的具体层位置;由于前述步骤中已经确定了缺陷区域的位置,最大化地缩减了拍摄范围,因此本步骤中采用精度较高的彩色相机时,即避免了拍摄其它区域对相机造成的损耗,也能对拍摄区域的缺陷更为精确的判定。具体的,当高精度彩色相机拍摄不同层异物图像时,可以分别选取拍摄缺陷位置在液晶层、在虚焦n层以及在虚焦-n层的图像,通过对拍摄后的图像进行对比分析,来确定异物是存在于液晶层或是存在于背光层,进而可以确定如果异物存在于背光层,则可以通过返修清除,如果异物存在于液晶层,则可能再通过后续判定为不良品。

s4:根据检测基准对缺陷进行不良品判定。针对于不同类型的缺陷,需要由不同的检测基准进行不良品的判定,而要想获得较高的检测精度,需要制定更加精细的检测基准,然而,传统的检测方法由于拍摄精度低,使得即使制定了较高的基准,却不能满足检测结果完全与检测基准对齐,造成检测基准失去效用;由于本实施例中步骤s3采用了高精度彩色相机拍摄,可以使得拍摄结果具备与较高检测基准匹配的能力,因此判定结果更加真实有效。

参见图2,为本申请提供的方法中步骤s4的分解步骤图;

进一步的,在一种可行性实施例中,当缺陷类型不同时,实现步骤s4的过程可以通过多种形式实现;

例如,当缺陷是暗点缺陷时,所述根据检测基准对缺陷进行不良品判定包括:

s411:分析缺陷的连接形态;连接形态主要包括距离暗点及二连暗点。其中,根据制定的检测基准不同,距离暗点可以定义成两个暗点之间的距离满足某个距离范围的暗点组合,例如设定两个暗点之间的间隔为三到五个像素点时,其构成一个距离暗点,在这种前提下,与某个暗点之间间隔三个到五个像素点的像素点均与该暗点构成了距离暗点。而二连暗点并不限制其形成个数,假设有多个暗点相互之间均在一定的间隔范围内(可以定义为间隔在零至三个像素点),则所有满足定义范围的暗点均构成了二连暗点。

s412:若缺陷的连接形态为距离暗点,则判定为良品;若缺陷的连接形态为二连暗点,则判定为不良品。在本实施例一种检测基准的设定中,通过判断暗点缺陷的连接形态进而判断其是否为不良品,是基于缺陷的不良程度来制定的,由于二连暗点的缺陷较为集中,应当认为此缺陷类型的不良程度较高,即判定为不良品;所以,通过高精度的检测将避免传统检测方法对于距离暗点判定为不良品、导致显示屏提前报废的情况发生。

再如,当缺陷是亮点缺陷时,所述根据检测基准对缺陷进行不良品判定包括:

s421:分析缺陷的颜色并计算亮度,得到第一亮度值;亮点的检测极大程度上依赖其亮度,在实际生产过程中,不同屏的透光率不同,导致人眼对不同屏上相同灰度的亮缺陷的可见度也有一定差异。传统检测方法中,由于灰度相机不具备颜色信息,当相比较的二者亮度差异较小时,仅凭人眼对亮度的感知能力难以分辨其不良程度。由于本实施例中采用了彩色相机,有效降低了亮度值度量难度,进而提高检测的精度。例如,同一缺陷区域内假设同时存在一个红色亮点及一个绿色亮点,如果采用灰度相机拍摄,并同时采用灰度亮度检测基准比对,由于人眼对颜色的敏感程度不同,难以精确判定二者是否为不良品,而采用本实施例的彩色相机拍摄,可以在知晓缺陷颜色的前提下,选取相应颜色的基准亮度来分别实施亮度比对,比对结果更准确。

另外,在本实施例中将缺陷处亮点的亮度值量化,得到第一亮度值,使用数值比对代替人眼识别,也将使检测结果更加精确。

s422:根据缺陷的颜色拍摄相同颜色的模拟点图像,并计算模拟点图像的亮度,得到第二亮度值;本实施例中,为了保证亮点的检测精度,引入模拟点作为检测基准,模拟点为事先在屏幕上模拟出的亮点,亮点包括红绿蓝三种,并且亮点的位置固定,模拟点与亮点缺陷的形态一致,模拟点的亮度值可按照不同厂家基准要求进行设置,一般认为可设置成人眼可见与不可见的临界亮度。

s423:将第一亮度值与第二亮度值进行比较;若第一亮度值大于第二亮度值,即认为该亮点的亮度超标,则判定为不良品;若第一亮度值小于或等于第二亮度值,则判定为良品,可以忽略该亮点缺陷。

另外,为了进一步保证检测精度,每检测一块显示屏时,都将实时拍摄对应当前显示屏中亮点颜色的模拟点图像,并将其亮度作为判定该显示屏亮点缺陷的亮度阈值;当更换检测的显示屏后,仍需重新拍摄模拟点图像。

又如,当缺陷是异物缺陷时,所述根据检测基准对缺陷进行不良品判定包括:

s431:设定理论异物尺寸阈值;在实施检测过程之前,需要对异物缺陷制定检测基准,即规格尺寸超过了某一限定阈值,即判定该异物缺陷为不良品;

进一步的,理论异物尺寸阈值可以包括宽度阈值、面积阈值、外廓阈值等,具体限定的尺寸类型,由厂家根据实际需求制定,在此不作限制。

s432:计算实测异物尺寸并进行形态学分析;因为异物的形态各异,为了简化计算过程,必须要基于形态学分析进行尺寸计算,以得到较为精确的实测异物尺寸。

s433:将实测异物尺寸与理论异物尺寸阈值进行比较;若实测异物尺寸超出理论异物尺寸阈值,则判定为不良品。

进一步的,当理论异物尺寸阈值设有多个时,所述方法还包括:

s434:将实测异物尺寸中的宽度值、面积值、外廓值分别与理论尺寸阈值进行比较,若其中任意一项超出理论异物尺寸阈值,则判定为不良品;相反的,当所有项均未超过理论异物尺寸阈值时,则判定为良品。

由以上技术方案可知,本申请提供了一种显示屏缺陷高精度检测方法,包括获取全局图像,确定缺陷区域;提取缺陷区域的亮暗信息;拍摄缺陷位置在不同层的对焦图像,确定缺陷所在的具体层位置;根据检测基准对缺陷进行不良品判定;本申请的方法通过高精度彩色相机对缺陷位置局部进行高精度拍摄,可实现缺陷位置局部的子像素级图像处理,同时引入模拟点度量标准来判定亮点亮度,通过对不良程度进行精确量化,保证与实际检测标准对比后检测出的缺陷正确,避免误检。

参见图3,为本申请提供的一种显示屏缺陷高精度检测系统的结构示意图。

由图3可知,本申请实施例还提供了一种显示屏缺陷高精度检测系统,包括低精度灰度相机2,处理器4,高精度彩色相机3及显示器5;

所述低精度灰度相机2,用于从待检测显示屏1获取全局图像,并将全局图像发送至处理器4;

所述处理器4,用于根据全局图像,确定缺陷区域11,并提取缺陷区域11的亮暗信息;

所述高精度彩色相机3,用于拍摄缺陷位置在不同层的对焦图像,并将对焦图像发送至处理器4;

所述处理器4还用于根据对焦图像确定缺陷所在的具体层位置;根据检测基准对缺陷进行不良品判定;

所述显示器5,用于显示全局图像、缺陷区域11及不良品判定结果。

参见图4,为本申请提供的一种显示屏缺陷高精度检测系统的检测流程图。

由图4可知,本申请提供的检测系统的检测过程为:先利用低精度灰度相机2对待检测显示屏1进行拍摄,获取全局图像,并将全局图像发送至处理器4中;处理器4收到全局图像后,先提取全局图像中的缺陷并分析缺陷的亮暗属性,再将缺陷的位置信息发送给高精度彩色相机3以及显示器5中,使缺陷位置在显示器5中示出;高精度彩色相机3接收到缺陷的位置信息后,对缺陷位置进行不同焦距下的高精度拍摄,获得不同焦距下的缺陷图像并发送回处理器4中;接着,再由处理器4经过计算分析确定异物所在层,并根据缺陷图像判断是否为不良品;具体的不良品的判断过程为:首先进行异物缺陷判断,根据预设的理论尺寸阈值与实测尺寸比较,如果实测尺寸大于理论尺寸阈值,则直接判定为不良品;如果实测尺寸均未大于理论尺寸阈值,则进行下一步的判定;紧接着进行亮暗点的判定,如果是暗点缺陷时,则通过分析其形态,并根据指定的检测基准判断暗点缺陷是否为不良品;如果是亮点缺陷时,首先要通过分析亮点颜色,拍摄对应颜色的模拟点图像,在将实测亮点亮度与模拟点亮度进行比较,如果实测亮点亮度高于模拟点亮度,则判定为不良品;反之则忽略该亮点缺陷;最后,当所有缺陷区域11的检测过程均完成后,将检测结果由显示器5中汇总显示。

由上述技术方案可知,本申请实施例提供了一种显示屏缺陷高精度检测系统;包括低精度灰度相机,处理器,高精度彩色相机及显示器;本申请的系统通过高精度彩色相机对缺陷位置局部进行高精度拍摄,可实现缺陷位置局部的子像素级图像处理,同时引入模拟点度量标准来判定亮点亮度,通过对不良程度进行精确量化,保证与实际检测标准对比后检测出的缺陷正确,避免误检。

领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

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