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关于Mura检测缺陷的一些相关知识介绍

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  • 发布时间:2022-03-15 10:02
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【概要描述】关于Mura检测缺陷的一些相关知识介绍。近年来,随着液晶显示屏在个人电脑、桌面显示器、液晶电视、手机等手持设备、车载显示器等移动设备等产品中的广泛应用,对液晶显示屏的需求呈爆炸式增长。尤其是近两年,液晶屏幕的分辨率不断提高,特别是随着液晶屏幕的逐渐普及,消费者体验要求越来越高,液晶厂商之间的竞争越来越激烈,亚像素缺陷检测的需求越来越突出,在液晶屏幕的质量控制中发挥着越来越重要的作用。

关于Mura检测缺陷的一些相关知识介绍

【概要描述】关于Mura检测缺陷的一些相关知识介绍。近年来,随着液晶显示屏在个人电脑、桌面显示器、液晶电视、手机等手持设备、车载显示器等移动设备等产品中的广泛应用,对液晶显示屏的需求呈爆炸式增长。尤其是近两年,液晶屏幕的分辨率不断提高,特别是随着液晶屏幕的逐渐普及,消费者体验要求越来越高,液晶厂商之间的竞争越来越激烈,亚像素缺陷检测的需求越来越突出,在液晶屏幕的质量控制中发挥着越来越重要的作用。

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       关于Mura检测缺陷的一些相关知识介绍。近年来,随着液晶显示屏在个人电脑、桌面显示器、液晶电视、手机等手持设备、车载显示器等移动设备等产品中的广泛应用,对液晶显示屏的需求呈爆炸式增长。尤其是近两年,液晶屏幕的分辨率不断提高,特别是随着液晶屏幕的逐渐普及,消费者体验要求越来越高,液晶厂商之间的竞争越来越激烈,亚像素缺陷检测的需求越来越突出,在液晶屏幕的质量控制中发挥着越来越重要的作用。

  目前该行业的检测主要依靠人工肉眼检测,检测结果受主观判断影响较大。视觉疲劳容易影响缺陷的检测和分析。而且由于缺陷判断缺乏统一的量化标准,检测结果的一致性难以保证,不利于缺陷的量化分析。

  Mura检测机器视觉方法利用图像分析算法,通过采集LCD图像来识别和测量缺陷。机器视觉方法因其准确性、可重复性和高速性等优点而受到LCD制造商的广泛关注。机器视觉方法不会产生疲劳效应,可以实现非接触长时间快速在线缺陷检测。用机器视觉方法代替传统的人工视觉方法,为液晶显示器缺陷检测的研究带来了全新的思路。因此,基于机器视觉的缺陷自动检测方法的研究已经成为液晶显示器检测的一个重要发展方向。

目前基于机器Mura检测方法主要有:蒋等采用方差分析和指数加权平均检测缺陷,但这种方法主要检测大面积的mura缺陷,小面积的mura缺陷检出率很低;一些研究者采用纹理消除和背景拟合的方法来进行Mura检测。

Mura检测先对图像进行分块,然后将每个分块与二维曲线拟合得到的背景图像进行差分,得到差分图像,然后对差分图像进行阈值处理,得到二值图像中的白色区域作为缺陷。Mura检测方法,主要改善通过硬件回归的缺陷检测方法效率低的问题。这些基于背景曲面拟合的差分缺陷检测和回归诊断缺陷检测都从检测算法的角度提高了检测精度。

  机器视觉的Mura检测缺陷方法的具体步骤如下:

  1、图像采集:线阵ccd摄像机采集液晶屏的灰度图像I,传输到缺陷检测处理设备;

  2、预处理:对LCD图像I采用梯度阈值的边缘检测方法得到LCD屏幕的边缘,对边缘进行分割得到待检测的LCD屏幕图像P;对LCD屏幕图像P进行高斯模糊,得到待处理图像S;

  3、背景去除:对于图像S,采用公式1的基于域信息的背景去除方法,得到前景图像M。  


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