技术领域
[0001] 本
发明属于基于AOI的LCD的缺陷自动检测领域，尤其是LCD的一些Mura类缺陷和点类微观缺陷的自动化检测领域，具体涉及一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法。
背景技术
[0002] 在LCD行业，白点MURA和Cell异物晕开是TFT-LCD生产中的常见缺陷，影响产品品质，直接关系到企业效益。随着科技进步，
自动光学检测技术(AOI)已广泛的用于LCD的制造生产中，相较于传统的人工检测方式，其检测效率更高，且综合成本更低。
[0003] LCD缺陷的分类是AOI设备的重要功能模
块，AOI设备需要对缺陷进行精确的分类。一方面，不同的缺陷有着不同的判等降级规格，AOI设备对分类后的缺陷按照客户的要求判别输出品质等级；另一方面，分类统计数据反馈指导流
水线中的相关生产工序，可针对性改善生产工艺。
[0004] LCD的缺陷类型可分为很多种，诸如
颜色不均，四周颜色异常，亮线，暗线，CELL异物，上偏异物，波浪Mura，SandyMura等，每一种缺陷的成因和表现形式都有差异，传统人工检测中，质检员使用目镜，多画面，多视
角，近距离观察，依赖经验对各类缺陷进行分类；自动光学检测技术可根据缺陷的图形特征，诸如缺陷面积，长宽，平均灰度，
对比度等对缺陷加以区分。
[0005] AOI系统检测基于相机成像技术，相机无法动态的改变拍摄角度，由于其应用局限性，在相机正视拍摄下，上述白点Mura和CELL异物晕开缺陷，其成像特征基本一致，单画面难以区分其细分缺陷类型，但是两者的降等规格存在很大差异性。
[0006] 现有的技术方案，针对缺陷分类问题主要有以下几种方案：1、根据缺陷样本，标注各缺陷分类特征，应用
支持向量机分类器，对缺陷分类。该方法在缺陷特征基本一致时，无法有效区分缺陷类型。2、对难以分类的缺陷，单独添加一个人工质检复判画面，由质检员进行逐个复判。这样会带来时间成本和人
力成本的增加。
发明内容
[0007] 本发明的目的在于从缺陷的成因出发，提出了一种综合多画面特征的缺陷分类方法，可以快速准确有效的对白点Mura和CELL异物晕开缺陷进行分类。有效的降低了该类缺陷的带来的误检。
[0008] 该方法无需对当前的AOI结构进行
修改，不会增加任何的
硬件成本，同时该方法简单有效，也不会对检测的TT带来任何的影响，具有容易实现、成本低、实用性高的特点。
[0009] 本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
[0010] 一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法，其特征在于，包括：
[0011]
对流水线进入的LCD面板进行所有检测画面的缺陷检测后，针对在L48画面初步判定为亮点类缺陷的LCD面板，排除判定LCD面板中由于灰尘干扰导致误判的LCD缺陷；
[0012] 对存在CELL异物晕开或白点Mura或者亮点缺陷的面板依次进行Black画面以及ParticleDown画面的复判，确定该面板的最终所属缺陷。
[0013] 在上述的一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法，对流水线进入的面板进行所有待检测画面的缺陷检测时，待检测的画面至少包含L48、ParticleDown、Particle、Black。
[0014] 在上述的一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法，面板灰尘干扰的确定是在Particle检测画面中进行，具体是将判定有缺陷的LCD面板中检测的缺陷逐个在Particle画面复判，滤除判定为灰尘的缺陷。
[0015] 在上述的一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法，Particle画面复判的具体过程是：将屏幕
背光关闭，屏幕处于全黑状态，打开在屏幕侧上方
位置布置的条形低测光，判断缺陷所在particle画面是否发亮，若发亮，则判定为有灰尘引起的误检测。
[0016] 在上述的一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法，Black画面复判是依Black画面同位置发亮的面积，对比度，形状特征，复判确定每个缺陷是CELL异物晕开、或者白点Mura，或者确是亮点。
[0017] 在上述的一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法，Black画面复判的具体过程是：L48画面所判定的亮点逐个在Black画面复判，并根据亮点对比度选择执行：
[0018] 若缺陷所在Black画面位置存在亮点，且该缺陷在L48画面对比度大于典型白点Mura的对比度的1/2，典型值域在[5.0,9.5],且缺陷面积大于典型白点Mura的面积，典型值域在[50,200]，则该缺陷判定为CELL异物晕开，否则，该缺陷判定为亮点；
[0019] 若Black画面不存在亮点，该缺陷从L48画面缺陷的面积和对比度判断，面积大于典型白点Mura的最小面积，典型值在[50,200],且对比度大于典型白点Mura最小对比度，典型值在[5.0,9.5],则该缺陷判定为白点Mura。
[0020] 在上述的一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法，ParticleDown画面的复判是针对经过Black画面复判后判定为LCD面板中亮点类和白点Mura类缺陷，依ParticleDown画面同位置发亮的面积，对比度，形状特征，确定亮点类和白点Mura类缺陷的LCD面板中是否还存在CELL异物晕开缺陷。
[0021] 在上述的一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别方法，ParticleDown画面的复判的具体过程是：亮点类和白点Mura类缺陷的LCD面板进入ParticleDown画面，如果白点Mura或者亮点缺陷所在ParticleDown画面存在漏光，则判定为Cell异物晕开缺陷。
[0022] 一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别装置，其特征在于，包括一个处理器，该处理器存储有
计算机程序，该计算机程序被处理器执行时能够实现上述的步骤。
[0023] 因此，本发明具有如下优点：1、该方法无需对当前的AOI结构进行修改，不会增加任何的硬件成本；2、该方法简单有效，也不会对检测的TT带来任何的影响，具有容易实现、成本低、实用性高的特点；3、精确的对CELL异物晕开和白点Mura进行分类，提高了AOI检测系统的性能，减少人工检测的人力投入。
附图说明
[0024] 附图1a是
现有技术中L48画面-CELL异物晕开示意图。
[0025] 附图1b是现有技术中L48画面-白点Mura示意图。
[0026] 附图1c是现有技术中Black画面-CELL异物晕开示意图。
[0027] 附图1d是现有技术中Black画面-白点Mura示意图。
[0028] 附图2是本发明所涉及的检测分类判别
流程图。
具体实施方式
[0029] 下面通过
实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
[0030] 实施例：
[0031] 一、首先介绍本发明的技术方案原理。
[0032] CELL异物晕开是CELL异物不良缺陷的一种，CELL异物不良是指在生产中存在于空气以及设备当中的微观粒子，在LCD生产过程中，
吸附于
基板表面，影响基板的导光，致使LCD产生的微观不良，影响产品品质。在CELL工序生产过程中，异物不良根据发生位置和Size的不同表现出不同的缺陷，大致可以分为以下几类第一类：异物落在Gate/Common线上或交点处，造成线不良，如Short类线缺陷等，在黑画面下，呈点状或者线状细小发亮，无光晕，用目镜观察异物，其位置不随视线移动而移动；第二类：异物size较小，落在
像素区，影响该区域的
液晶偏转从而形成亮点或暗点类不良；第三类：异物Size较大，落在CELL内部，形成Gap性的不良，点灯表现为带晕状不良，晕分别呈黄色、白色及黑色。
[0033] 本发明中的CELL异物晕开指的是第三类异物不良。CELL异物晕开在黑画面可呈现点状细小发亮，可能会伴随偏光板划伤，导致原本不透光的区域发生了透光。漏光现象是这种缺陷是固有的，不论是否给
电压信号都存在的，同时，在灰阶画面，如L48，L127画面会呈现出带晕状的不良。
[0034] Mura一词源自日本，表示瑕疵，特别表征显示器以一个恒定的
亮度值显示时，可以看到显示器的不完美。Mura缺陷是以低对比度和局部亮度和
色度不均的方式出现，点状，带状，线状，其形态不一。
[0035] 白点Mura也是一种漏光现象，灰画面下,呈圆形状的白色Mura.放大镜观察无任何异常。在基板掩覆的PI膜存在孔洞，是白点Mura的产生原因之一。实际检测中，黑画面观察不到不良现象；点灯通电，在灰阶画面，白点Mura才会显现。
[0036] 基于以上的原理，我们设计了一种L48画面初步判定，Black画面和ParticleDown画面综合的白点Mura与CELL异物晕开的分类判定方法。
[0037] 二、以下是基于上述原理进行的技术方案总体流程。
[0038] 本发明基本的过程是在L48画面(48灰阶画面，RGB的值均为48)中检测出的缺陷检测亮点类Mura缺陷后，增加一个ParticleDown画面和Black(0灰阶画面，RGB的值均为0)画面，根据多画面的综合特征，进一步的缺点缺陷分类。ParticleDown画面只亮背光，屏幕不给任何的电压信号，并且采用和Black画面相同的曝光时间和增益进行拍摄。在L48画面的所有亮点类Mura缺陷检测完毕后，逐个的到ParticleDown画面，Black画面去复判，检测是否该位置存在亮点类缺陷特征，如果存在说明该缺陷是Cell异物晕开，否则说明该缺陷是白点Mura。
[0039] 本发明的总体流程如下所示：
[0040] 步骤1：对流水线进入的面板N进行所有待检测画面的缺陷检测。其中待检测的画面包含且不限于R255、G255、B255、Black、L48、L128、L255、ParticleDown、Particle等。这些待检测的画面根据需求进行增加或者减少。
[0041] 步骤2:Particle画面排除面板灰尘干扰：对检测的缺陷逐个在Particle画面复判，滤除判定为灰尘的缺陷，具体过程是：将屏幕背光关闭，屏幕处于全黑状态，打开在屏幕侧上方位置布置的条形低测光，判断缺陷所在particle画面是否发亮，若发亮，则判定为有灰尘引起的误检测。
[0042] 步骤3：对L48画面的亮点类缺陷逐个的到Black画面复判，依Black画面同位置发亮的面积，对比度，形状特征，复判确定每个缺陷是CELL异物晕开、白点Mura，或者确是亮点。Black画面复判的具体过程是：L48画面所判定的亮点逐个在Black画面复判，并根据亮点对比度选择执行：
[0043] 若缺陷所在Black画面位置存在亮点，且该缺陷在L48画面对比度大于典型白点Mura的对比度的1/2，典型值域在[5.0,9.5],且缺陷面积大于典型白点Mura的面积，典型值域在[50,200]，则该缺陷判定为CELL异物晕开，否则，该缺陷判定为亮点。
[0044] 需要说明的是，上述缺陷面积为图像中缺陷区域像素个数，3个图像像素对应于1个屏幕像素。面积典型值依实际应用中的图像像素-屏幕像素对应关系按比例变化；对比度的值缺陷区域灰度均值减去缺陷背景区域灰度均值。灰度均值Mean定义为
[0045]
[0046] 其中p为图像像素点，g(p)为像素点的灰度值，R为区域，F为缺陷区域面积。
[0047] 缺陷背景区域均值定义为Mean(Rb)，缺陷区域均值定义为Mean(Rf)；对比度定义为：
[0048] Contrast＝abs(Mean(Rf)-Mean(Rb))
[0049] 若Black画面不存在亮点，该缺陷从L48画面缺陷的面积和对比度判断，面积大于典型白点Mura的最小面积，典型值在[50,200],且对比度大于典型白点Mura最小对比度，典型值在[5.0,9.5],则该缺陷判定为白点Mura。
[0050] 步骤4：对L48画面的亮点类，白点Mura类缺陷逐个到ParticleDown画面复判，依ParticleDown画面同位置发亮的面积，对比度，形状特征，确定缺陷是CELL异物晕开，还是白点Mura。ParticleDown画面的复判是针对经过Black画面复判后判定为亮点类和白点Mura类缺陷的LCD面板，依ParticleDown画面同位置发亮的面积，对比度，形状特征，确定亮点类和白点Mura类缺陷的LCD面板中是否还存在CELL异物晕开缺陷的LCD面板。
[0051] 打开屏幕背光，不论液晶屏是否给电压信号，Cell异物晕开可能存在漏光的现象，将亮点类和白点Mura类缺陷的LCD面板进入ParticleDown画面，如果白点Mura或者亮点缺陷所在ParticleDown画面存在漏光，则判定为Cell异物晕开缺陷。
[0052] 三、本发明还涉及一种LCD白点Mura缺陷与Cell异物晕开缺陷判别装置，包括一个处理器，该处理器存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时能够实现
权利要求1至9任意权利要求所述的步骤。
[0053] 本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
