文档介绍：基于带图案的 LCD 表面缺陷检测的独立成分分析法摘要: 在本文中, 我们提出了机器视觉方法来自动检测周期性图案的微缺陷, 尤其针对薄膜晶体管液晶显示器( TFT-LCD )面板。该方法是基于图像重建使用独立成分分析( ICA )。 ICA 是首次应用到一个完美的训练图像来确定去混合矩阵和相应独立组件( ICS )。训练图像的全局结构的??集成电路被确定, 相关集成电路的行向量被替换为最少结构去混合的训练图像。改造后的去混合矩阵是用来检测 TFT-LCD 的图像重建。该生成的图像可有效去除球型结构图案, 只保留局部异常, 许多不同的 TFT-LCD 面板表面的微观缺陷都通过这个方法。实验结果表明,该方法能很好地检测周期性图案表面各种不明确的缺陷。 2007 年爱思唯尔 . 保留所有权利。关键词: 缺陷检测; 表面检查; TFT-LCD 面板; 独立成分分析。 1. 介绍: 具有周期性结构的表面, 例如机械表面、 IC 晶片、有色滤光片和薄的影视晶体管的液晶( TFT-LCD ) 显示面板经常出现在工业产品上。 TFT-LCD 面板在最近几年变得越来越重要, 随着它作为笔记本和个人电脑的核心, 也可以用作手持的反光器件, 例如移动电话、 PDA 。为了提高成像质量和提高生产量, TFT-LCD 的缺陷检测就成为了 LCD 制造业的主要任务。传统人工检查效率低、不可观、成本高和高度依赖有经验的检测员, 由于这个事实可传承的 TFT - LCD 面板在感官影像方面形成了复杂的图案。在这次的研究中,我们通过机器视觉对周期性图案表面的缺陷检测,尤其是在 TFT - LCD 。在 LCD 生产过程中,垂线和门线被写在玻璃基板上,因此, TFT - LCD 图像可以被分成纹理结构的图像由水平线和垂直线形成于表面。图 1(a )显示了 60 像素/ 毫米的粗分辨率的扭转向列型( TN ) TFT-LCD 面板, 它可以从图中可以看出与 TN TFT-LCD 面板的表面涉及到重复的、等距的水平线和垂直线,由于每个水平线都在 TN LCD 表面,它的轮廓包括周期性峰值如图 1(b)-(d )所示。所有 TN LCD 表面的水平线分辨路很低包含童谣的周期性图案,除了它们具有不同幅度的峰值。(图 1) 而 TN 的 TFT-LCD 的主要缺点之一板是窄的视角,新型 TFT-LCD 使用多域垂直配向( MVA ) 技术[1,2] 已经解决了这个问题, 此技术应用在一个复杂结构图案的 MVA TFT-LC D 面板表面上。 MVA TFT-LCD 面板的图案化图像如图 2(a )分辨率高达 500 像素/ 毫米, 一些致命的面板缺陷只能在这种高分辨率下观察, 从图 2(a) 看出该 MVA TFT-LCD 面板表面不仅涉及水平线和垂直线,而且还含有少量复杂图案( TFT 和公共线)反复出现在表面。对水平扫描线而言, MVA LCD 涉及多个高分辨率重复图案。图 2(b)-(d)给出了图 2(a) 的三个灰度分布水平线, 可以发现, 该周期性图案仍出现在每个水平线上, 然而, 每个周期图案 MVA LCD 线图像比 TN LCD 线更复杂, 只有在每个周期有一个峰值, 由于复杂结构的 TFT-LCD 表面的分辨率很高,它的感官图像已经远远超出了同类结构图案,对复杂图案表面的微观缺陷检测变得极其困难。(图 2) TFT-LCD 面板表面缺陷不仅造成视觉故障也可引起电气故障。, FT-LCD 面板的表面缺陷可粗略地分为两类:宏观和微观缺陷。宏观缺陷,如污点,不均颜色和 TFT-LCD 面板的错位,表现高对比度区域伴随着不规则形状和尺寸,它们一般尺寸大,因此,可以很容易的被检测员检测到。然而,微缺陷,如针孔,划痕和 TFT-LCD 表面上的颗粒,通常是非常小的尺寸,不能被检测员检测到,所提方法主要集中在研究嵌入在 TFT-LCD 表面的微观缺陷。对于 TFT-LCD 自动检测系统,一些电学和光学检验技术已经开始应用于 LCD 制造。 Henl y和 Addiego 使用2D 电光调制器产生的电压图像来衡量潜在的缺陷, 在非接触的 LCD 表面,从所得到的电压图像中检测出缺陷, Kidoet 也提出了光学感应充电技术对有源矩阵 LCD 面板的检查。大多数自动检测系统是基于常规的电气方法来检测 LCD 表面缺陷, 这些方法对 TFT 面板功能的检验非常好,但它们只能是在制造完成后检测。一些基本视觉技术已用于 LCD 检查, Sokolov 和 Treskunov 开发了一种自动视觉系统对 LCD 产出的最后检测, 他们的方法基于 LCD 图像的亮度分布, 它比较 LCD 参考图像和测试图像的平均亮度,以检测外观缺陷。 Nakashima 提出的检查系统通过图像