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LCD 机器视觉精确检测系统

      随着通信事业的蓬勃发展,移动电话的使用越来越普遍。作为移动电话的核心部件之一的液晶显示屏,正向大屏幕多点及彩色方向发展。由于液晶显示的分辨率不断上升,对其进行人工检测的难度也越来越大,另外人的视觉疲劳也会影响到检测质量,所以采用机器视觉的液晶显示检测系统就成为必然之选。以下介绍一种液晶显示屏的机器视觉检测系统。

系统组成及检测方法 :
  本系统采用EURESYS公司的高速图像采集卡,该采集卡支持多路图像采集,并且采用双镜头输入以提高系统的分辨率。该系统采用背光照明,光度可调。视觉LCD图像经由CCD摄影头再经采集卡转换为数字化图像输入计算机,经处理后判定性能是否合格。

  本系统的检测方法是采用预先经自学习产生的一系列标准图像与采集的相应图像相减并转换成为二值图的方式,在经一系列的分析处理之后,得到检测的结果并判断产品的好坏。

图像处理及图像分析原理:
系统照明:
  无论进行图像处理还是图像分析,照明条件都是最重要的外部条件。对于机器视觉而言,可控和稳定的光源是使检测可靠并突出检测目标的最重要的手段之一。对于LCD生产公司而言,不仅检测系统的检测精度很重要,检测的时间也是衡量一个机器视觉检测系统优劣的指标。如果照明系统不够均匀稳定,势必造成重测率的上升。

系统采集图像位置调整:
  由于操作人员的摆放每次不同,并且由于采用双镜头提高系统的分辨率,所以采集图像与标准图像之间必然有位置上的差异,因此需要采用位置调整的算法。

  为定位需要,经LCD驱动电路产生定位用模板图。在液晶显示矩阵的四角各有四个定位用方形小块作为模板识别用的标准模板。在每个镜头 的标准图像中,在自学习标准图像的时候,会自动将工程师定义的每个镜头的左右两个模板的图像及其坐标保存下来。在检测产品时,首先产生图形模板,由于EURESYS的EVISION图像处理软件具有功能强大的模板识别功能,其在目标图像上搜寻图形模板的坐标精度非常高,所以本系统利用保存在硬盘中的模板在采集图像上进行模板识别,然后将找到的模板坐标与保存在硬盘上的标准图像上相应模板的坐标进行比较,就可以确定采集图像的位移和旋转量。然后将标准图像作相应位移和旋转,再进行图像相减。

二值图像的处理:
  在进行了标准图像的位置调整后,与采集图像相减得到一系列差异图像。但由于照明,产品差异,及对位精确度等原因,在每个差异图像上还需进一步处理方可得到正确的问题点。问题点的得出与三个因素有关,分别是LCD显示矩阵的行列边缘引起的对位问题,LCD透射反射膜引起的背景噪声,以及照明引起的图像整体灰度平移。所以在得到差异图像之后,还必须对这三个因素进行处理。采用EVISION图像处理软件中的关于图像过滤的功能来过滤差异图像,以去除边缘带来的对位问题;对采集图像增加一个背景系数以减小噪声的影响;对采集图像整体增加一灰度阀值以消除照明引起的灰度偏移,这样就可将问题点都提取出来了。

产品差异的调整:
  在LCD的生产过程中,或多或少总存在产品的差异。由于机器视觉系统无法区分这些差别,就必须预先对采集的图像作预调整,以尽可能的减小产品差异对检测的影响。本系统采用灰度整体拉伸的方法调节,因为对于单色LCD而言,总归只有黑白两种颜色。对应灰度直方图则必有两个峰值,分别为亮度大的峰值和亮度小的峰值。

  在程序中将此灰度直方图的两个峰值找出来,将较高的一个作为调整的基点,与设定的标准值( 如灰度200)相除,得到的商为灰度拉伸的放大倍数。然后利用EVISION中关于图像相乘的子模块,将此倍数乘采集图像所有点的灰度得到灰度拉伸之后的采集图像。这样处理后产品差异造成的影响就最大程度地得到减小。

结语:
  由于LCD产品科技附加值大,客户对产品的质量就有很高的要求。以往人工检测存在人为的因素会导致误判和漏判。经采用带有人工智能的机器视觉检测系统后,基本排除了人为因素造成的检测问题,使客户对产品的质量有了很大的信心,对竞争激烈的LCD行业而言有着非同寻常的意义。
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