1、本科毕业论文（20 届）基于机器视觉识别技术的液晶屏功能显示缺陷检测软件系统的设计所在学院 专业班级 光电工程与光通信 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 摘 要II摘 要本文主要研究并设计了基于机器视觉识别技术的液晶屏功能显示缺陷检测软件系统。重点对缺陷检测算法的研究和软件界面的程序设计。在研究 LCD 电性测试特点以及显示缺陷种类的基础上，采用机器视觉技术，研究图像预处理算法以及基于图像配准方法的液晶缺陷检测算法，调用图像处理算法对图像进行处理并判定缺陷大小，类型等，输出缺陷检测信息。该系统对常见的 LCD 功能缺陷能够有效的检测，对长宽都不大于 200mm 的液晶片，其检测
2、精度为 0.1mm，速度为 1 张/s 。该软件系统能够代替人眼实现 LCD 各类显示缺陷的快速、自动检测。关键词：机器视觉，缺陷检测，LCD，图像处理，算法摘 要IIIABSTRACTThis dissertation has researched and designed a software system which is based on machine vision recognition technology to detect the defect of LCD. It focuses on the algorithms of defect detection and the p
3、rogram designing of the software interface. First we have researched the electrical characteristics of LCD and the types of the display defect. We use the machine vision technology to research the image pre-processing algorithm, and the LCD defect detection algorithm which is based on image registra
4、tion method. The system uses image processing algorithms to process images and determines the size, type of defect and defect information of detection. The system can effectively detect the common defects of LCD. For the liquid crystal film of which the length and width both are less than 200mm, the
5、 detection accuracy of the system is 0.1mm, and the speed is 1 piece/s. The system can replace the human eye to achieve rapid, automatic detection of various types of LCDs.Key Words: machine vision, defect detection, LCD, algorithms目 录III目 录第 1 章 引言 .11.1 课题背景 .11.1.1 液晶的发展 .11.1.2 机器视觉识别 .11.2 课题的价
6、值及意义 .21.3 国内外研究现状 .21.4 本课题研究内容与创新点 .3第 2 章 LCD 显示缺陷表征及特性研究 .42.1 液晶显示器的特点 .42.2 液晶显示器的工作原理及分类 .52.2.1 结构及工作原理 .52.2.2 液晶显示器的常见分类 .52.3 液晶屏显示缺陷 .62.3.1 液晶屏显示缺陷形成原因 .62.3.2 常见液晶显示缺陷的分类 .62.4 本章小结 .6第 3 章 LCD 显示缺陷的图像采集研究 .73.1 概述 .73.2 CCD 相机 .73.2.1 CCD 相机相关知识介绍 .73.2.2 CCD 相机选择 .83.3.2 镜头选择 .103.4
7、图像采集卡 .113.5 本章小结 .11第 4 章 LCD 显示缺陷检测算法的研究 .124.1 概述 .124.2 图像预处理 .124.2.1 图像噪声 .124.2.2 图像平滑滤波 .134.3 创建标准模板 .15目 录IV4.4 创建容差模板 .164.5 待测图像配准 .174.5.1 概述 .174.5.2 配准的基本理论介绍 .174.5.3 拟配准方案 .184.5.3.1 特征提取 .184.5.3.1 图像平移调整 .204.5.3.2 图像的旋转变换 .214.6 图像差值运算 .224.7 缺陷判定 .224.8 本章小结 .23第 5 章 基于 C#的液晶屏功能
8、缺陷检测软件设计 .245.1 C#基础 .245.1.1 什么是 C#.245.1.2 C#的特点 .245.1.3 C#的委托和事件 .255.1.4 C#的 GDI+绘图技术 .265.2 C#开发环境的搭建 .265.2.1 下载和安装 .265.2.2 环境的设置 .295.2.3 程序的试运行与开发 .295.3 缺陷检测软件的设计 .295.3.1 Windows 窗体设计器 .305.3.2 主程序界面设计 .315.3.3 程序的模块设计 .335.3.3.1 相机操作模块 .335.3.3.2 软件操作界面模块设计 .365.3.3.3 图像处理模块的设计 .415.3.3
9、.4 模板管理模块设计 .445.4 缺陷检测程序的代码编写 .455.5 本章小结 .45第 6 章 液晶屏功能缺陷检测软件程序编译调试 .46目 录V6.1 对软件进行调试 .466.2 软件的编译运行 .466.2.1 启动程序 .466.2.2 新建模型 .476.2.3 图像配准 .476.2.4 选择检测型号 .486.2.5 样片选取并执行检测 .496.2.6 检测结果展示 .496.3 调试结果分析 .516.4 本章小结 .51第 7 章 总结与展望 .527.1 本文完成的工作 .527.2 未来的工作与展望 .52参考文献 .54致 谢 .56附录 .57附录一 主界面
10、操作代码 .57附录二 图像处理模板代码 .62外文资料原文 .67外文资料译文 .74第 1 章 引言1第 1 章 引言1.1 课题背景1.1.1 液晶的发展1888 年奥地利植物学家 F.Reinitge 首先观察到液晶现象。1889 年，德国物理学家 O.Lehmann 观察到同样的现象，并发现呈浑浊状的液体具有液体和晶体相似的性质，故称之为“液晶（Liquid Crystal） ”。由于当时条件限制，液晶并没有得到重视，直到 1961 年，美国无线电公司（CRA）普林斯顿研究所的G.H.Heimeier 把电子学应用到有机化学，通过各种实验方式终于是液晶变成了透明状，并且发动了一系列电
11、光效应，随之研究出了各种显示器的应用产品，但在当时 RCA 公司并没有对外公布。1968 年 RCA 公司首次向世界公布了这些液晶发明，液晶开始应用于显示器上，从此 LCD（Liquid Crystal Display）液晶显示器的发展突飞猛进，在今天已经得到了广泛的普及也应用。现如今 LCD 不仅具有高分辨率、高亮度和无几何变形等诸多优点外，还具有体积小、重量轻和功耗低等特点 1。因此被广泛应用于手机、数码照相机、摄像机、桌面显示器、笔记本电脑和液晶电视机等几乎所有的显示领域。1.1.2 机器视觉识别所谓机器视觉美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉
12、分会定义为：“使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和控制机器的过程。 ”2自从 20 世纪70 年代中期麻省理工学院开设了“机器视觉” 课程至今机器视觉技术已经从实验室走向了实际应用的发簪阶段。如今机器视觉系统应用于定位、测量、识别和检测等领域，其包括宇宙探测、航空、卫星遥测、生物医药、工业生产品质检测、指纹对比、机器人控制、多媒体技术。而视觉识别技术则是机器视觉系统应用的其中一种。在识别的过程中，首先相机通过图像传感器将光信号转换成电信号，并传送给图像处理系统；根据像素分布和亮度、颜色等信息，图像处理系统对经过数字化处理的信号进行各种运算来抽取目标的特征，
13、如位置、长度、数量等，再根据预设的阈值、容差，输出结果，如合格不合格，缺陷种类等等。第 1 章 引言21.2 课题的价值及意义LCD（Liquid Crystal Display）液晶显示器在生产过程中涉及到光刻、取向排列、丝网印刷以及液晶灌注等一系列复杂工艺，尽管对各个工艺环节进行了质量控制，仍无法避免最终成品 LCD 出现各种电性显示缺陷 3。以往都依靠人工方式进行缺陷检测。然而，人眼很难分辨直径只有零点几毫米的缺陷，而长时间工作极易引起视觉疲劳，导致质量检测精度和一致性都无法保证。不能适应行业发展需求，因此使用机器视觉识别的方法开发自动检测 LCD 显示缺陷的系统以代替人工检测是必然趋势
14、。随着科技的进步以及人类的需求的多样化发展，在 LCD 的电性显示缺陷检测中人们的要求必然越来越高，因此机器视觉识别技术在 LCD 缺陷检测中发挥巨大影响力，它将为此向着高精度、高速度、高智能化的方向发展。在国外已经逐步采用机器视觉系统对 LCD 外观各种缺陷进行检测的情况下，国内厂商还基本使用人工目测的方式进行检测，并且没有一个相对统一的缺陷判定行业标准，只是根据不同客户要求做相应的判定。这是国内相应 LCD 产品成品率无法赶超国外的一个重要原因。因此，基于机器视觉识别的 LCD 缺陷自动检测系统的研究具有重大的意义，在不远的未来有广阔的应用前景。1.3 国内外研究现状近年来随着液晶的应用越
15、来越广泛，液晶屏暴露出的问题也日益渐增，因此液晶屏功能检测变得重要起来，国内外很多技术已经开始在液晶屏功能缺陷检测方面研究和应用。1日本法视特(FAST)株式会社生产的平板显示器检测系统适合于以 LCD 为代表的平面面板的点检测，玻璃、胶片、金属等平面的瑕疵、污垢检测等，是适合平面对象物体表面检测的图像处理系统，利用 FAST 独特的图像处理技术，可检测出低对比度的缺陷及 Shimi、Mura 缺陷。2韩国三星电子集团联合首尔大学人工智能与机器视觉实验室进行 LCD 显示缺陷自动检测的研究，通过开发出一种新的基于水平线的形态学方法，在改进传统的模板匹配模式识别方法、扩大系统适用领域的研究中取得
16、了突破性进展。3.我国液晶起步较晚，在功能检测方面更是落后但经过近几年的研究也取得了不少成果。哈尔滨工业的大学的张昱张健采用基于最小二乘法的多项式曲面拟合技术以建立液晶显示器的背景模型的方法检测 LCD 斑痕缺陷，他们随后又提出了一种基于模糊专家系统的缺陷检测方法。第 1 章 引言31.4 本课题研究内容与创新点本文是基于机器视觉识别技术对液晶屏功能缺陷的检测进行研究，并利用相关软件开发设计一套能对液晶屏显示的常见缺陷进行检测的软件系统。本文重点讨论了 LCD 显示缺陷的检测算法和软件的模块设计，包括图像采集，图像处理等问题。主要有一下内容：（1）介绍基于机器视觉识别的液晶屏显示缺陷的研究背景
17、、价值意义以及国内外的研究现状（2）介绍 LCD 显示缺陷表征特性，包括 LCD 的特点、工作原理，LCD 显示缺陷的成因、特点和缺陷的分类。（3）介绍图像采集的相关知识，选择相机镜头及图像采集卡等器件，并对相关器件的特点和参数进行简单介绍。（4）介绍 LCD 显示缺陷的检测算法，主要是对图像的操作处理，包括图像的预处理，创建标准模板，待测图像配准，图像差值运算，缺陷判定等等。（5）介绍检测软件的设计，包括编程工具的选择，模块的设计，编程代码等等。（6）对写出的软件系统进行调试。（7）对软件测试出的结果进行分析，包括对数据的处理、分析，软件系统的功能、性能评价。本文的创新之处在于，基于视觉识别
18、技术的液晶屏功能显示缺陷检测实用性高，价值大，对缺陷检测算法方面具有指导性意义。系统的技术指标为：对不大于 200mm 尺寸的液晶屏，检测精度为 0.1mm，检测时间为 1s，误检率小于 5%，据我们所知这在国内属于领先水平。第 2 章 LCD 显示缺陷表征及特性研究4第 2 章 LCD 显示缺陷表征及特性研究缺陷的定义和分类是缺陷检测的基础。研究 LCD 显示相关知识，包括液晶材料基本特性、液晶显示器结构、分类、工作原理。划分液晶显示器显示缺陷类别，查阅文献资料，分析各类缺陷形成原因以及各自特点，为检测系统缺陷分类奠定基础。2.1 液晶显示器的特点液晶材料在用于 LCD 的情况下，液晶的特点
19、的初始分子排列，在电压及热的作用下，其分子排列将发生有别于其他分子的排列变化。因此液晶盒将把双折射、旋光性、光散射等各种光学变化转化为视觉变化从而将液晶应用于显示器。LCD 最大的特点是质量轻、厚度薄、功耗小等。因此到目前为止，不管是在民用还是军用的各种平板显示器当中，LCD 一直占据领先优势。LCD 的具体特点罗列如下 4：优点：（1） 功耗低，每平方厘米耗电量不超过 90 微瓦，如果使用普通电池可长时间运行，属节能型显示器。（2） 厚度薄，元件为薄型，一般厚度都不超过 1 厘米，能应用于超薄型显示器，可制成贴片，特别适合用于便携式装置。（3） 质量轻，可以任意拼接进行扩大及组合显示，因此容易实现大画面显示，如电影幕，电视墙等等。（4） 低电压运行，可由 IC 直接驱动，回路简单小型，属于非主动发光性显示，几十在明亮的地方也能显示可见，并且容易实现彩色显示。缺点：（1） 属于非主动发光，需要背光源，如果采用发射方式进行显示时，在比较暗的场所，显示不够鲜明。（2） 一般来说，屏幕显示的对比度与观察者的观察方向有关，因此液晶的视角比较小，其扩大收到限制。（3） 液晶响应的时间与所处周围环境的温度有关，由于液晶的特性其在零下30 到 40 度的环境下响应较低甚至不响应，故在低温条件下应用较为困难。
