本科毕业论文-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设计.docx

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20Omm的液晶片，其检测精度为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ABSTRACTABSTRACTThisdissertationhasresearchedanddesignedasoftwaresystemwhichisbasedonmachinevisionrecognitiontechnologytodetectthedefectofLCD.Itfocusesonthealgorithmsofdefectdetectionandtheprogramdesigningofthesoftwareinterface.FirstwehaveresearchedtheelectricalcharacteristicsofLCDandthetypesofthedisplaydefect.Weusethemachinevisiontechnologytoresearchtheimagepre-processingalgorithm,andtheLCDdefectdetectionalgorithmwhichisbasedonimageregistrationmethod.Thesystemusesimageprocessingalgorithmstoprocessimagesanddeterminesthesize,typeofdefectanddefectinformationofdetection.ThesystemcaneffectivelydetectthecommondefectsofLCD.Fortheliquidcrystalfilmofwhichthelengthandwidthbotharelessthan200mm,thedetectionaccuracyofthesystemis0.1mm,andthespeedis1piece/s.Thesystemcanreplacethehumaneyetoachieverapid,automaticdetectionofvarioustypesofLCDs.KeyWords:machinevision,defectdetection,LCD,algorithmsIII第1章引言41.1 课题背景41 11日日Sll»41.1 .2机器视觉识别41.2 课题的价值及意义51.3国内外研究现状51.4本课题研究内容与创新点6第2章LCD显示缺陷表征及特性研究721日日72.2液晶显示器的工作原理及分类82. 2.1结构及工作原理83. 2.2液晶显示器的常见分类82. 3液晶屏显不缺陷92. 3.1液晶屏显示缺陷形成原因93. 3.2常见液晶显不缺陷的分类92.4本章小结9第3章LCD显示缺陷的图像采集研究104. 1103. 2CCD相机103. 2.1CCD相机相关知识介绍1032.2CCD卞目113. 3.2镜头选择133.4图像采集卡143.514第4章LCD显示缺陷检测算法的研究154.1概述154. 2子页154. 2.1图像噪声154. 2.2图像平滑滤波161.1 3创建标准模板184.4 创建容差模板194.5 待测图像配准204. 5.1概述204. 5.2配准的基本理论介绍204. 5.3J酉Lt214. 5.3.1特征提取214. 5.3.1图像平移调整234. 5.3.2图像的旋转变换244.6图像差值运算254.7缺陷判定254.8*26第5章基于C#的液晶屏功能缺陷检测软件设计275.1C#基础2751.1IC#275. 1.2C#的特点275. 1.3C#的委托和事件285. 1.4C#的GDI+绘图技术295.2 C#开发环境的搭建295. 2.1下载和安装296. 2.2环境的设置327. 2.3程序的试运行与开发325.3 缺陷检测软件的设计325.3.1Windows窗体设计器335.3.2主程序界面设计345.3.3程序的模块设计365. 3.3.1相机操作模块366. 3.3.2软件操作界面模块设计397. 3.3.3图像处理模块的设计448. 3.3.4模板管理模块设计475.4 缺陷检测程序的代码编写485.5 本章小结48第6章液晶屏功能缺陷检测软件程序编译调试496.1对软件进行调试496.2 软件的编译运行496. 2.1启动程序4962.2507. 2.3图像配准508. 2.4选择检测型号519. 2.5样片选取并执行检测5210. 2.6检测结果展示526.3 调试结果分析546. 4*54第7章总结与展望557. 1本文完成的工作557.2未来的工作与展望55参考文献57致谢59附录60附录一主界面操作代码60附录二图像处理模板代码65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EReinitge首先观察到液晶现象。1889年，德国物理学家OLehmann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(LiqUidCrySta1)”。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GHHeimeier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(LiquidCrystalDisplay)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。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J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，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。课题的价值及意义1.CDCLiquidCrystalDiSPlay)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。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。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。1.2 国内外研究现状近年来随着液晶的应用越来越广泛，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ShimiMura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。1.4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、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