基于Chan-Vese模型的TFT-LCD Mura缺陷快速分割算法

针对传统的Chan-Vese模型(C-V模型)分割背景不均匀的TFT-LCD Mura缺陷速度慢的问题,将水平集函数与符号距离函数的偏差作为能量项引入C-V模型,去掉了符号距离函数重初始化步骤;为了平衡图像的整体亮度不均匀,在传统的C-V模型中引入轮廓曲线内、外部区域之间的亮度差项,提高了分割准确性。在数值实现上,采用无条件稳定的半隐差分格式,适当加大步长,加速曲线演化过程,相比于有限差分格式和AOS格式,分割速度明显提高。实验结果表明,本文提出的算法能够准确地分割背景不均匀的Mura缺陷图像,并且分割速度快。     

基于有效背景重构和对比度增强的Mura缺陷检测

提出一种基于有效背景重构和对比度增强的Mura缺陷检测方法.首先,提出了一种新的基于缺陷区域预剔除的背景重构方法,能够有效地重构背景图像,消除图像亮度不均等干扰.然后,引入了基于Otsu的双γ分段指数变换法对差分图像进行增强处理,能够有效解决背景残余问题且极大增强了Mura区域的对比度和轮廓度.最后,直接运用动态阈值分...     

TFT-LCD屏缺陷检测的研究

分析了国外目前常用几种薄膜晶体管(TFT)有源矩阵液晶显示（AM-LCD)屏的缺陷检测方法的优缺点。深入研究了TFT-LCD屏的结构、缺陷产生的原因和概率．设计了一种能全面、直观地进行TFT-LCD缺陷检测的方法，该方法不仅能检测出TFT-LCD中各种常见的新短路等硬性缺陷并确定其具体位置．而且能根据TFT-LCD屏质量要求对软性缺陷进行判定。     

TFT-LCD工艺中角落白Mura的成因机理研究与改善

在新产品导入过程中会突发各种Mura类不良。本文为解决TV机种导入中出现的一种原因未知的角落白Mura,首先进行了大量的排查和推理,初步判定异常来源于成盒工艺(Cell)段,利用气相色谱(GC)、高效液相色谱(HPLC)设备测试并对比了角落白Mura区域与正常区域的液晶纯度、液晶组份和框胶溶出的差异,最后探讨了其形成的机理。结果表明角落白Mura区域液晶组份发生较大变动,液晶组份挥发是角落白Mura产生的主因。通过优化贴合时的真空抽气时间、真空保持时间、液晶滴下点数、液晶与边框胶距离等一系列的改善措施,使产品的角落白Mura发生率从16.59%降到了0.001%以下管控范围。实验有效解决了角落白Mura异常并为今后类似Mura类不良的对策提供了思路,同时提升了公司的效益和竞争力。     

B样条曲面拟合在Mura缺陷获取中的应用

TFT-LCDMura缺陷表现为对比度低、亮度区域不均匀、边界模糊,通常大于一个像素,会给观察者带来视觉不适,是一种比较常见的缺陷。长期以来,对Mura缺陷的检测都是由经过训练的专业检验员完成。近年来,研究人员开始研究利用机器来代替人眼检测,但机器如何获取Mura缺陷一直是行业内公认的难题之一。本文提出了基于B样条曲面拟和的方法来获取Mura缺陷信息,并通过对大量真实Mura缺陷样本的检测验证了该方法具有高的获取准确率。     

TFT-LCD制程中Sand Mura的失效模式分析及改善研究

在薄膜晶体管液晶显示器件(TFT-LCD)的制作过程中,Mura是一种常见的不良现象,它可以直接影响到产品的画面品质。本文结合生产工艺的实际情况,采用宏观微观检查设备Macro/Micro(M/M)、扫描电子显微镜(SEM)、聚焦离子束测试仪(FIB)等设备进行检测分析,研究了产品开发过程中出现的Sand Mura问题。实验结果表明,Sand Mura发生的主要原因是像素电极ITO在刻蚀过程中由于过刻发生断裂,导致在通电时该处液晶分子偏转发生异常,进而阻挡了光的透过而形成暗点;通过变更ITO薄膜的厚度及刻蚀时间等一系列措施,防止了像素电极在PVX过孔处因过刻引起的断裂,不良发生率降至0.3%,产品质量得到了很大的提高。此外,过孔设计优化方案有助于新产品开发阶段避免该不良的发生,为以后相关问题的研究奠定了一些理论基础。     

TFT-LCD面板缺陷检测方法综述

TFT-LCD面板缺陷边界模糊、与背景对比度低、检测速度慢等问题一直是该领域缺陷检测的难点。首先介绍TFT-LCD结构及缺陷的定义与分类,在分析缺陷的成因和特点基础上,对TFT-LCD面板缺陷检测方法进行综述。详细分析了TFT-LCD面板缺陷图像识别法中的图像降维技术、缺陷特征提取和缺陷分类器识别等关键技术和图像处理法中的边界模糊缺陷分割法、差影法和滤波法,归纳总结各类缺陷检测方法的特点及优势,并指出TFT-LCD面板缺陷检测未来的研究方向。     

基于改进Chan-Vese模型的液晶显示屏Mura缺陷分割

液晶显示屏Mura缺陷是一类较难检测的显示缺陷,它具有对比度低、背景亮度不均匀、边缘模糊等特点。针对传统Chan-Vese模型(C-V模型)对其分割时存在误分割及速度慢的问题,本文提出一种改进的C-V模型。首先,依据曲线演化理论,简化了传统C-V模型的图像数据力驱动项,这样减少了迭代过程中的计算量,提高了分割的速度。其次,为了平衡图像的亮度不均匀,在模型中引入一个新的能量项,该能量项与轮廓曲线内、外部之间的亮度差有关,提高了分割的准确性。最后,在算法的实现过程中引入迭代停止的判别式,通过设定分割的精度可以实现迭代的自动停止,并有利于正确地分割出目标。实验结果表明,本文提出的改进C-V模型能够准确分割背景不均匀的Mura缺陷,并且具有较快的速度。     

液晶显示器Mura缺陷及测量方法浅析

Mura缺陷是液晶显示器(LCD)中常见的不良现象,直接影响到显示图像质量.本文对液晶显示器Mura缺陷进行了详细的综述,首先概述了Mura缺陷的种类及主要来源,然后介绍了Mura缺陷的三类测量方法:人工视觉识别法、电学测量法、光学测量法.人工视觉识别法利用滤光片观察样品,成本较低,但无法做到客观的评定产品等级;电学测量法适用于电气缺陷造成的Mura;基于机器视觉的光学测量法是当前研究的热点,对于各种原因造成的Mura缺陷均具有良好的检测效果.详细分析了各种检测方法的特点,最后进行归纳总结.     

MATLAB在TFT-LCD屏显示MURA缺陷检测的应用

提出一种以MATLAB为主要工具的TFT-LCD屏显示缺陷检测方案,该方案根据CMOS工业摄像机采集到的数字图像,结合二维图像拟合技术和以韦伯定律为原理的自动阈值获取技术,使用MATLAB作为数字图像分析工具实现对屏幕缺陷的检测。介绍了该方案的硬件组成和检测原理,给出了MATLAB算法流程和部分代码、介绍了GUI检测界面的设计和详细的检测步骤及结果,为TFT-LCD液晶屏显示缺陷的检测提供了一种快速有效的方法。     

一种TFT-LCD Vertical Block Mura的研究与改善

在TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display)以及其他显示器件产品中,Mura是一种比较常见的不良现象,它可以直接影响到产品的画面品质。文章结合生产工艺的实际情况,采用MM,CD,EPM,SEM,FIB等检测设备,对一种Vertical Block Mura进行了大量的实验测试、数据分析和理论研究工作,特别是对其产生的原因创新性地提出了两种方向上的理论观点。通过加强设备科学管理监控,减小耦合电容效应等一系列改善措施,产品质量得到了很大程度的提升,Vertical Block Mura从改善前的26.1%降到了1.3%,从而使Vertical Block Mura得以改善,很大程度地提高了产品的品质,并为今后相关问题的进一步研究和解决奠定了一定的理论基础。     

基于改进Otsu算法的TFT-LCD点缺陷自动光学检测系统

针对TFT-LCD点缺陷自动光学检测时,缺陷与背景对比度较低难以用传统阈值分割算法处理的难题,提出一种改进的Otsu算法,并构建了TFT-LCD点缺陷自动光学检测系统。首先,通过Gabor滤波去除了纹理背景的影响。然后,利用威布尔函数形态参数分段取值时,其分布函数呈现的不同分布特性,改进了传统Otsu阈值提取函数。最后,进行了离线测试试验和在线测试试验。试验表明,改进的Otsu算法在点缺陷与背景对比度较低的情况下分割效果优于传统Otsu算法。将该算法移植到TFT-LCD点缺陷自动光学检测硬件平台上进行在线测试,正确检测率可达到94%,单个样本最短检测时间可缩短至150ms。降低了TFT-LCD人工检测点缺陷的工作量和劳动强度。     

TFT-LCD制程对低频横纹色差的影响及研究

LC配向的均一性在LCD中是必不可少的,光配向制程是通过施加紫外偏振光照射在IPS(In-Plane Switch)LCD中形成液晶配向沟槽的一种技术,然而紫外光照射的同时会损伤TFT器件,使非晶硅层产生光生载流子,电子发生迁移,导致TFT漏电流从而影响图像品质,产生横纹色差。在低频时,栅极开关时间延长,相邻扫描线之间容易发生混充电现象,部分充电截止的像素重新充电,从而使横纹色差变严重。本文从制程和电性调整方面对低频横纹色差进行了研究,结果表明:(1)紫外光照射后进行烘烤,可以有效降低漏电流,高温度(240℃)+长时间(4 200s)改善低频横纹色差效果佳(比例:0.00%);(2)延长Out Enable(4.8μs)+降低V_(gh)(18V)+提高GOA(Gate On Array)电路中电压V_(SS_Q)(-7.5V),改善低频横纹色差效果佳(比例:0.00%)。     

基于图像融合的木板表面缺陷检测研究

针对木板表面节子缺陷被染料染色后难以识别的问题,本文利用图像融合技术提出一种新的木板表面缺陷检测方法。该方法采集被染色木板的近红外图像和可见光图像,使用加权平均法、主成分分析（PCA）算法、小波变换、Laplacian金字塔变换等不同的融合算法对采集的近红外图像和可见光图像进行融合,然后对不同算法融合后的图像仔细观察分析和比对并计算其信息熵。实验结果证实,融合后的图像能够明显地辨别出染色后的木板缺陷,并且基于Laplacian金字塔算法的融合效果最好。     

基于Gabor滤波器的喷丝板疵点检测

疵点检测是现代纺织工业产品质量控制中的关键环节之一,对保证聚酯纤维纺织品质量具有重要的现实意义.由此本文提出了一种基于Gabor滤波疵点检测方法.该检测方法通过Gabor滤波处理,使特定方向与特定频率的疵点位置初步被过滤呈现出来,之后通过边缘检测算法计算图像中待检测的疵点位置,准确获得疵点在图像中的位置.仿真实验结果表...