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基于图像轮廓分析的LCD 线路缺陷检测

时间:05-22 来源:互联网 点击:

ur 对象contour,假定从P1开始搜索,由于LCD 线路主要走向是横向,因此先搜索P1的左右像素,再搜索上下像素,最后搜索4 个角的像素; 当搜索到一个连通像素P2后,根据深度优先策略,停止对P1邻域的搜索,即使P1还可能有其它连通像素,例如这里的P5和P3,将P1存入contour,并将P1标记为已搜索; 然后以P2为中心搜索,虽然P1与P2连通,但标记为已搜索,因此,将搜索到P2的连通像素P3; 再以P3为中心搜索到P4,如此进行下去。当搜索到P5时,发现与其连通的像素均已标记为已搜索,于是对该轮廓的搜索结束。可见,对一个轮廓搜索结束的条件为: 某一像素的所有连通像素均标记为已搜索。

2. 2 轮廓面积计算

当得到一个轮廓的所有像素之后,就能很方便地计算其特征参量,比如周长。面积。质心等。由图6 可以看出,轮廓的周长即是该轮廓所包含的像素个数,因此可以很方便地计算出来; 质心可由质心公式计算,对于图像即是所有像素的坐标平均值。

本文中检测缺陷时需要用到轮廓的面积,对于曲线所围成区域,可以采用格林公式计算其面积,定义如下: 设单连通闭区域D 由分段光滑的曲线L 围成,函数R( x,y) 及Q( x,y) 在D 上具有1 阶连续偏导数,则有。

其中对于二值图像中的连通区域,用差分代替微分,用求和代替积分,可推导出轮廓的面积计算公式。设轮廓由m 个像素点Rk( Xk,Yk) 组成,其中k = 1,2,…,m;Rm + 1 = R1; R1,R2,…,Rm沿轮廓正向排列,则面积S 可表示为。

如果按轮廓曲线的正向来搜索像素,最后得到的contour 中的像素点即是按正向排列的,应用上面公式可快速计算出轮廓面积。在计算面积的时候,不管轮廓内部是否包含其它轮廓,均当做单连通区域处理,因为当一个轮廓内部包含其它轮廓的时候,内部轮廓则是由于线路的孔洞缺陷导致,将其也看作一个单连通区域,便于后面的缺陷判断检测。

2. 3 整幅图像轮廓分析

设经过二值化。目标区域提取以及边缘检测后的图像为image[m][n],轮廓为白色,背景为黑色。为了对已搜索过的像素作标记,建立一个与原图像尺寸一致的标记数组。将所有轮廓存储在一个vector 对象中,算法具体步骤如下。

( 1) 建立一个与图像尺寸一致的标记数组flag[m][n],初始化为0,表示所有元素均没被标记。

( 2) 从左至右从上至下遍历图像所有像素,当扫描到一个白色且未被标记的像素Pix( i,j) 时,说明找到一个新轮廓,以该像素为起点,按照上面的单个轮廓分析算法搜索出该轮廓的所有像素,存入表示该轮廓的Contour对象中,搜索过程中已搜索过的白色像素在flag 数组中的对应元素置1?当本次搜索完毕时,将该轮廓的Contour 对象存入vector Contour > 对象中。

( 3) 继续扫描图像,重复第( 2) 步,直到遍历完成个图像,至此已找出所有轮廓,算法结束。

对图2 应用上面的算法进行轮廓分析,统计了轮廓的面积,结果图7 所示。

为了测试该算法的性能,选择了不同尺寸和不同轮廓数目的LCD 线路图像,对每张图像进行50 次重复测试统计轮廓分析时间,其图像尺寸。轮廓数目以及轮廓分析平均消耗时间的关系如表1 所示。所用PC 配置Intel Core2 Duo T6670,2. 2GHz 处理器,2GB 内存,Windows7 系统,并在VS2008 开发环境下进行试验。

从表1 可以看出,该轮廓分析方法能快速地找出所有线路轮廓并计算出其面积。同时由表1 前4 行可知,在轮廓数目相同的情况下,随着图像尺寸的成倍增加,所需时间增加很缓慢; 由后4 行可知,在图像尺寸不变的情况下,轮廓分析时间随轮廓数目成近似线性关系; 因此,影响消耗时间的主要因素是轮廓数目。由于LCD 线路图像的像素分辨率高,图像尺寸很大,但线路数目相对较少,因此,用该方法可高效率地检测LCD 的线路缺陷。

3 检测流程和实验结果

本文中算法检测的LCD 线路的缺陷示意图如图8所示,包括短路。短路。孔洞和孤岛4 种缺陷。

缺陷检测流程如下。

( 1) 对某一型号的LCD,选择一定数目( 这里取10块) 标准样品,按上述算法过程计算出每块LCD 线路的轮廓数目和每个轮廓的面积,对于面积将10 次所得到的值取平均,以此作为这一型号的标准数据。

( 2) 对该型号任一待测LCD,同样按照上述算法计算出其轮廓数和每个轮廓的面积。如果轮廓数与标准数据不同,则必定是不良品; 否则转下一步。

( 3) 由于数目相同时可能是短路。断路等多种缺陷同时发生,因此将轮廓面积逐个与标准数据比较,如果有短路。断路。孔洞和孤岛等缺陷,则必定存在某些轮廓与标准数据差异很大,故设定适当阈值T,如果每个轮廓面积差值的绝对值都小于T,则判定为合格品,否则为不良品。

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