自動光學檢測方法和系統:專利背景,發明內容,專利目的,技術方案,改善效果,附圖說明

《自動光學檢測方法和系統》是研祥智慧型科技股份有限公司於2013年12月31日申請的專利，該專利的公布號為CN104749184A，授權公布日為2015年7月1日，發明人是陳志列、龐觀士、林淼、劉恩鋒、鄒建紅、方小明。

《自動光學檢測方法和系統》涉及一種自動光學檢測方法和系統。所述方法包括：分別獲取在預設的多種純顏色、灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像；對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量；獲取關閉的液晶顯示屏在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像；對獲取的在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否有外觀缺陷。該發明提供的自動光學檢測方法和系統可檢測亮度、暗點、亮線、暗線、面缺陷、外觀缺陷，缺陷檢測種類更多，減少不合格產品，提高了液晶顯示屏的質量，可對生產線進行改進，提高液晶顯示屏生產良率。

2020年7月14日，《自動光學檢測方法和系統》獲得第二十一屆中國專利獎優秀獎。

（概述圖為《自動光學檢測方法和系統》摘要附圖）

基本介紹

中文名：自動光學檢測方法和系統
申請人：研祥智慧型科技股份有限公司
申請日：2013年12月31日
申請號：2013107546873
公布號：CN104749184A
公布日：2015年7月1日
發明人：陳志列、龐觀士、林淼、劉恩鋒、鄒建紅、方小明
地址：廣東省深圳市南山區高新中四道31號研祥科技大廈
Int. Cl.：G01N21/88(2006.01)I、G02F1/13(2006.01)I
代理機構：廣州華進聯合專利商標代理有限公司
代理人：何平
類別：發明專利

專利背景,發明內容,專利目的,技術方案,改善效果,附圖說明,技術領域,權利要求,實施方式,榮譽表彰,

專利背景

近年來，由於LCD（Liquid Crystal Display，液晶顯示屏）具有輕、薄的良好特性，因此在絕大部分的通訊產品（如汽車導航系統、行動電話）、消費性電子產品（如LCD電視、攝影機）、儀器產品及工業自動化產品等領域中，都用LCD作為控制臺，其套用範圍十分廣泛。由於LCD整個生產工藝流程長，而且基板尺寸越來越大，線路尺寸越來越精密，因此，在LCD的生產過程中需要進行嚴格的質量控制。傳統的LCD檢測方法主要是通過人工檢測，由於人的主觀差異，會給質量檢測帶來很多不可控因素。為此採用機器視覺檢測系統代替人工操作，可以消除人工檢測帶來的種種弊端，能夠提高檢測的質量與效率。

然而，2013年前的機器視覺檢測系統僅能檢測壞點和亮線缺陷，導致液晶顯示屏的質量不高。

發明內容

專利目的

《自動光學檢測方法和系統》提供一種自動光學檢測方法，能檢測多種缺陷，從而提高液晶顯示屏的質量。還有提供一種自動光學檢測系統，能檢測多種缺陷，從而提高液晶顯示屏的質量。

技術方案

一種自動光學檢測方法，包括：分別獲取在預設的多種純顏色、灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像；對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量；獲取關閉的液晶顯示屏在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像；對獲取的在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否有外觀缺陷。

一種自動光學檢測系統，包括：圖像獲取模組，用於分別獲取在預設的多種純顏色、灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像；處理模組，用於對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量，其中，所述缺陷類型包括亮點、暗點、亮線、暗線、面缺陷；所述圖像獲取模組還用於獲取關閉的液晶顯示屏在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像；所述處理模組還用於對獲取的在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否有外觀缺陷。

改善效果

上述自動光學檢測方法和系統，通過對獲取的多種純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像分析檢測亮度、暗點、亮線、暗線缺陷，通過對獲取的在灰度圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像分析檢測面缺陷，以及對在外部光照射下的液晶顯示屏圖像分析檢測外觀缺陷，缺陷檢測種類更多，減少不合格產品，提高了液晶顯示屏的質量，且根據缺陷可對生產線進行改進，從而提高液晶顯示屏生產的良率。

附圖說明

圖1為自動光學檢測方法所涉及的一種實施環境的示意圖；

圖2為一個實施例中自動光學檢測方法的流程圖；

圖3為另一個實施例中自動光學檢測方法的具體實現流程；

圖4為一個實施例中圖2中步驟204的具體流程圖；

圖5為一個實施例中獲取在預設的多種純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像的流程圖；

圖6為被檢測液晶顯示屏被分成12個等分的有效區域的示意圖；

圖7為一個實施例中自動光學檢測系統的結構框圖；

圖8為一個實施例中處理模組的內部結構框圖；

圖9為另一個實施例中處理模組的內部結構框圖；

圖10為一個實施例中圖像獲取模組的內部結構框圖；

圖11為另一個實施例中自動光學檢測系統的結構框圖。

技術領域

《自動光學檢測方法和系統》涉及自動光學檢測領域，特別是涉及一種自動光學檢測方法和系統。

權利要求

1.一種自動光學檢測方法，包括：分別獲取在預設的多種純顏色、灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像；對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量；獲取關閉的液晶顯示屏在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像；對獲取的在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否有外觀缺陷。

2.根據權利要求1所述的自動光學檢測方法，其特徵在於，所述對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量的步驟包括：對採集的純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在亮點、暗點、亮線、暗線缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量；對採集的灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在面缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量。

3.根據權利要求1所述的自動光學檢測方法，其特徵在於，所述對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量的步驟包括：將獲取的液晶顯示屏圖像轉為預設圖像格式；將轉為預設圖像格式的液晶顯示屏圖像進行預處理；將預處理後的液晶顯示屏圖像進行閾值分割，濾除背景信息，提取液晶顯示屏圖像中圖像信息；對所述圖像信息進行增強處理；從增強處理後的所述圖像信息中提取圖像缺陷，將圖像缺陷進行圖像分割得到缺陷塊；識別所述缺陷塊中缺陷類型，記錄缺陷位置，並統計缺陷數量。

4.根據權利要求1所述的自動光學檢測方法，其特徵在於，所述獲取在預設的多種純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像的步驟包括：控制多個有效區域顯示第一純顏色和第二純顏色，且相鄰的有效區域之間的純顏色不同，其中，整個液晶顯示屏預先被分成多個有效區域；獲取多個視野區域圖像，從各個視野區域圖像中提取有效區域圖像；將相鄰的有效區域之間的純顏色互換；獲取純顏色互換後的多個視野區域圖像，從各個視野區域圖像中提取純顏色互換後的有效區域圖像；將互換前顯示第一純顏色的有效區域圖像和互換後顯示第一純顏色的有效區域形成第一純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像，以及將互換前顯示第二純顏色的有效區域圖像和互換後顯示第二純顏色的有效區域形成第二純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像。

5.根據權利要求4所述的自動光學檢測方法，其特徵在於，所述對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量的步驟包括：對從各個視野區域圖像中提取的有效區域圖像進行處理，識別所述有效區域圖像內的缺陷類型，記錄缺陷位置，並統計缺陷數量。

6.一種自動光學檢測系統，其特徵在於，包括：圖像獲取模組，用於分別獲取在預設的多種純顏色、灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像；處理模組，用於對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量；所述圖像獲取模組還用於獲取關閉的液晶顯示屏在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像；所述處理模組還用於對獲取的在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否有外觀缺陷。

7.根據權利要求6所述的自動光學檢測系統，其特徵在於，所述處理模組包括：點線缺陷處理單元，用於對採集的純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在亮點、暗點、亮線、暗線缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量；以及面缺陷處理單元，用於對採集的灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶示屏圖像進行處理，判斷所述液晶顯示屏是否存在面缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量。

8.根據權利要求6所述的自動光學檢測系統，其特徵在於，所述處理模組包括：格式轉換單元，用於將獲取的液晶顯示屏圖像轉為預設圖像格式；預處理單元，用於將轉為預設圖像格式的液晶顯示屏圖像進行預處理；閾值分割單元，用於將預處理後的液晶顯示屏圖像進行閾值分割，濾除背景信息，提取液晶顯示屏圖像中圖像信息；圖像增強單元，用於對所述圖像信息進行增強處理；圖像分割單元，用於從增強處理後的所述圖像信息中提取圖像缺陷，將圖像缺陷進行圖像分割得到缺陷塊；以及識別記錄單元，用於識別所述缺陷塊中缺陷類型，記錄缺陷位置，並統計缺陷數量。

9.根據權利要求6所述的自動光學檢測系統，其特徵在於，所述圖像獲取模組包括顯示控制單元、採集單元和合成單元；所述顯示控制單元用於控制多個有效區域顯示第一純顏色和第二純顏色，且相鄰的有效區域之間的純顏色不同，其中，整個液晶顯示屏預先被分成多個有效區域；所述採集單元用於獲取多個視野區域圖像，從各個視野區域圖像中提取有效區域圖像；所述顯示控制單元還用於將相鄰的有效區域之間的純顏色互換；所述採集單元還用於獲取純顏色互換後的多個視野區域圖像，從各個視野區域圖像中提取純顏色互換後的有效區域圖像；所述合成單元用於將互換前顯示第一純顏色的有效區域圖像和互換後顯示第一純顏色的有效區域形成第一純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像，以及將互換前顯示第二純顏色的有效區域圖像和互換後顯示第二純顏色的有效區域形成第二純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像。

10.根據權利要求9所述的自動光學檢測系統，其特徵在於，所述處理模組還用於對從各個視野區域圖像中提取的有效區域圖像進行處理，識別所述有效區域圖像內的缺陷類型，記錄缺陷位置，並統計缺陷數量。

實施方式

圖1為自動光學檢測方法所涉及的一種實施環境的示意圖。該實施環境包括攝像機110、光源120、圖像採集卡130、計算機140、顯示器150、被檢測液晶顯示屏160和驅動系統170。其中，計算機140分別與圖像採集卡130、顯示器150和被檢測液晶顯示屏160相連，攝像機110和圖像採集卡130相連，驅動系統170分別與計算機140和被檢測液晶顯示屏160相連。計算機140控制被檢測液晶顯示屏160顯示圖像；驅動系統170控制攝像機110移動選取工作區域；攝像機110通過鏡頭拍攝被檢測液晶顯示屏160顯示的圖像（顯示屏點亮時顯示的圖像）以及在光源120照射下被檢測液晶顯示屏160的圖像（顯示屏不點亮時顯示的圖像）；圖像採集卡130對攝像機110拍攝的圖像進行採集，並傳輸給計算機140進行分析處理得到缺陷類型、缺陷位置和缺陷數量，並由顯示器150顯示缺陷類型、缺陷位置和缺陷數量。該驅動系統170可包括機械支架、電機和運動裝置。被檢測液晶顯示屏160放在驅動系統170的機械支架平台上，所述驅動系統170用於驅動攝像機110移動。

圖2為一個實施例中自動光學檢測方法的流程圖。結合圖1、圖2所示，該自動光學檢測方法，包括：

步驟202，分別獲取在預設的多種純顏色、灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像。

具體的，多種純顏色可包括純白、純黑、純紅、純綠、純藍等中至少兩種，該實施例中，該多種純顏色包括上述五種。灰度圖可採用50%灰度圖或其他百分比灰度圖。多色交替圖可包括黑白交替圖或紅綠交替圖或紅藍交替圖等。通過計算機140控制被檢測液晶顯示屏160分別顯示多種純顏色、灰度圖和多色交替圖，再通過攝像機110和圖像採集卡130配合分別採集在不同顯示狀態下的液晶顯示屏圖像。

步驟204，對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量。

其中，該缺陷類型包括亮點、暗點、亮線、暗線、面缺陷。步驟204包括：對採集的純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否存在亮點、暗點、亮線、暗線缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量；對採集的灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否存在面缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量。

步驟206，獲取關閉的液晶顯示屏在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像。

具體的，關閉液晶顯示屏，控制光源120發光呈一定角度照射到液晶顯示屏上，該一定角度可根據需要設定。該外部光即為光源120發出的。

步驟208，對獲取的在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否有外觀缺陷。外觀缺陷可包括絲印、劃痕等，但不限於此。

上述自動光學檢測方法，通過對獲取的多種純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像分析檢測亮度、暗點、亮線、暗線缺陷，通過對獲取的在灰度圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像分析檢測面缺陷，以及對在外部光照射下的液晶顯示屏圖像分析檢測外觀缺陷，缺陷檢測種類更多，減少不合格產品，提高了液晶顯示屏的質量，且根據缺陷可對生產線進行改進，從而提高液晶顯示屏生產的良率。

在其他實施例中，該自動光學檢測方法還可檢測圖像均勻度。具體的，可將採集的圖像對比度與預設的標準對比度進行對比，將採集圖像的色差與預設的標準色差對比，判斷採集的圖像均勻度。因在像素點正常時，成像色彩均勻，當有像素點壞點不發光時，對應部分圖像暗淡。

圖3為另一個實施例中自動光學檢測方法的具體實現流程。結合圖1、圖3所示，多種純顏色包括純白、純黑、純紅、純綠和純藍，多色交替圖包括黑白交替圖，具體包括以下步驟：

步驟302，選取工作區域。具體的，通過驅動系統控制攝像機110選取拍攝的工作區域。

步驟304，將被檢測液晶顯示屏置為全白。

步驟306，攝取該全白圖像。

步驟308，判斷該全白圖像是否存在暗點或暗線，若是，執行步驟310，若否，執行步驟312。

步驟310，記錄暗點或暗線位置，再執行步驟312。

步驟312，將被檢測液晶顯示屏置為全黑。

步驟314，攝取該全黑圖像。

步驟316，判斷該全黑圖像是否存在亮點或亮線，若是，執行步驟318，若否，執行步驟320。

步驟318，記錄亮點或亮線位置，再執行步驟320。

步驟320，依次將被檢測液晶顯示屏置為全紅、全綠和全藍。

步驟322，分別攝取全紅、全綠和全藍圖像。

步驟324，判斷該全紅、全綠和全藍圖像是否存在暗點、亮點、暗線或亮線，若是，執行步驟326，若否，執行步驟328。

步驟326，記錄暗點、亮點、暗線或亮線位置，再執行步驟328。

步驟328，依次將被檢測液晶顯示屏置為50%灰度圖、灰階圖、黑白交替圖。

步驟330，攝取該灰度圖圖像、灰階圖圖像和黑白交替圖圖像。

步驟332，判斷該灰度圖圖像、灰階圖圖像或黑白交替圖圖像是否存在面缺陷，若是，執行步驟334，若否，執行步驟336。

步驟334，記錄面缺陷位置，再執行步驟336。

步驟336，點滅被檢測液晶顯示屏，控制光源發光照射在被檢測液晶顯示屏上。

步驟338，攝取光源發光照射下的被檢測液晶顯示屏圖像。

步驟340，判斷是否存在劃痕或外觀缺陷，若是，執行步驟342，若否，執行步驟344。

步驟342，記錄外觀缺陷位置。外觀缺陷可包括絲印、劃痕等，但不限於此。

步驟344，液晶顯示屏所有區域是否檢測完成，若是，執行步驟346，若否，返回步驟302。

具體的，當液晶顯示屏所有區域沒有檢測完成時，可重新移動攝像機選取新的工作區域。

步驟346，返回缺陷位置，並統計缺陷數量。

此外，控制被檢測液晶顯示屏顯示的順序除了純白、純黑、純紅、純綠、灰度圖和黑白交替圖外，可採用其他任意組合順序，如依次顯示純白、純紅、純黑、純綠、灰度圖、黑白交替圖等，在此不作限定。

圖4為一個實施例中圖2中步驟204的具體流程圖。結合圖1、圖2、圖4所示，具體包括：

步驟402，將獲取的液晶顯示屏圖像轉為預設圖像格式。

該實施例中，通過攝像機110和圖像採集卡130配合採集的液晶顯示屏圖像經過攝像機110自身集成的圖像處理軟體加工成特定格式的數據結構，該數據結構中圖像信息可能經過壓縮或轉化成圖像數據結構，為此，需要將該獲取液晶顯示屏圖像轉換為計算機可處理的預設圖像格式。該預設圖像格式可為bmp、gif等圖像格式。

步驟404，將轉為預設圖像格式的液晶顯示屏圖像進行預處理。

該預處理包括對圖像去噪和濾波處理。去噪處理可去除高斯噪聲、椒鹽噪聲等。濾波處理可採用1×8模板進行縱向均值濾波，進一步去除噪聲。通過預處理提高了圖像的質量。

步驟406，將預處理後的液晶顯示屏圖像進行閾值分割，濾除背景信息，提取液晶顯示屏圖像中圖像信息。

因套用環境不確定，可採用自動閾值分割。自動閾值分割是基於灰度直方圖，分析灰度直方圖中圖像信息和背景信息的特性，取兩個波峰之間的波谷作為分割閾值，從而得到閾值。該實施例中，將液晶顯示屏圖像轉換為灰度直方圖，分析灰度直方圖中圖像信息和背景信息的特性，取兩個波峰之間的波谷作為分割閾值，通過該分割閾值進行分割，濾除背景信息，提取圖像信息。

步驟408，對該圖像信息進行增強處理。因圖像信息較弱，通過形態學處理使得圖像信息增強。

步驟410，從增強處理後的該圖像信息中提取圖像缺陷，將圖像缺陷進行圖像分割得到缺陷塊。

通過RGB（Red-Green-Blue）分量閾值，從圖像信息中提取圖像缺陷，該RGB分量閾值根據大量數據實驗統計得到。根據圖像的連通性，將圖像缺陷劃分為多個缺陷塊。劃分成缺陷塊後，在圖像識別過程中，只需計算每個缺陷塊的信息，大大降低了圖像處理的運算量，節省了缺陷識別的時間開銷。

步驟412，識別該缺陷塊中缺陷類型，記錄缺陷位置，並統計缺陷數量。

具體的，預先建立缺陷特徵資料庫，在該缺陷特徵資料庫中記錄每類缺陷的特徵。將檢測的缺陷與缺陷特徵資料庫中記錄的特徵進行對比，識別該檢測的缺陷的類型。

步驟402至步驟412可用於識別純顏色、灰度圖、灰階圖、多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像中的缺陷，也可用於識別在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像中的缺陷。

通過對採集的圖像進行轉換、預處理、增強、分割等處理，提高了圖像的質量，降低了圖像識別的計算量。

為了提高系統的精準度和穩定性，需要取缺陷面積在3至4個像素以上，因為如果一個像素對應一個檢測缺陷，則任意的一個干擾像素點都可能被誤認為缺陷。為了檢測精度達到RGB子像素精度，需保證一個完整的點落在R分量上，R子像素至少需要2個像素點表示，同理G、B分量也分別需要2個像素點來表示，整個點需要6個像素點。考慮橫向和縱向的情況，液晶顯示屏上的一個物理像素點採用6*6個攝像機像素點來表示。對於物理解析度為1920*1080的液晶顯示屏，共有1920*1080=2073600個像素點，則需要1920*1080*（6*6）個攝像機像素點表示，即攝像機完成整個液晶顯示屏的拍攝所需像素點的總和為1920*1080*（6*6）個。此處採用的液晶顯示屏物理解析度為1920*1080為例描述，也可採用其他物理解析度，如1024*768或800*600等。

若採用500W（萬）像素的攝像機拍攝（假設解析度是：2588*1940），橫向需要拍1920*6/2588=5次，縱向需要拍1080*6/1940=4次。如果用4個這類攝像機沿屏縱向並排擺放以覆蓋整個縱向，然後結合驅動系統控制攝像機組沿橫向分別拍5次即可覆蓋整個屏面。

綜上所述，在液晶顯示屏物理解析度不變的情況下，檢測次數與面板尺寸大小無關。次數不變，尺寸越大的面板，每次拍攝的視野就越大。所以，當檢測面板尺寸變化時，只需調整攝像機拍攝的視野即可。

假設鏡頭X方向的視角是β，Y方向的視角是α，攝像機到被檢測液晶顯示屏的距離為d，X方向視野lx，Y方向視野ly，它們之間的關係如下所示：鏡頭X方向視野lx=2*d*tag（β/2）、鏡頭Y方向視野ly=2*d*tag（α/2）。

由上述關係式得知，要想改變視野，只需調整相機到待檢物間的間距d即可。同時ly也在變化，所以還需調整攝像機與攝像機間的間距。為了避免漏檢屏區域，攝像機與攝像機間保留一定重複視野區域。

檢測完後，需要對檢測缺陷進行統計，由於每個缺陷很小，只有0.06毫米或更小。為了便於精度的統計缺陷數量，採用區域分割法統計缺陷數量。

圖5為一個實施例中獲取在預設的多種純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像的流程圖。該獲取在預設的多種純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像步驟包括：

步驟502，控制多個有效區域顯示第一純顏色和第二純顏色，且相鄰的有效區域之間的純顏色不同，其中，整個液晶顯示屏預先被分成多個有效區域。

其中，第一純顏色和第二純顏色可根據需要選定，如第一純顏色為白色，第二純顏色為黑色；或者，第一純顏色為紅色，第二純顏色為綠色；或者第一純顏色為紅色，第二純顏色為藍色；第一純顏色為綠色，第二純顏色為藍色等等。整個液晶顯示屏可預先被等分成多個有效區域，也可採用非等分的方劃分成多個有效區域，非等分的情況下要滿足有效區域必須小於視野區域。

首先，將整個液晶顯示屏分成多個有效區域，具體包括（1）至（5）。

（1）根據被檢測液晶顯示屏的物理解析度和表示每個物理像素點所需採用的預設的攝像機像素點數計算所需的總像素點。具體的，表示每個物理像素點所需採用的預設的攝像機像素點數可根據需要進行設定，如可為3*3個、4*4個、6*6個、8*8個或9*9個攝像機像素點表示一個物理像素點，若為3*3個或4*4個，每次視野範圍大，但檢測精度可能不夠，若為8*8個或9*9個，每次的視野範圍小，則測試次數多。優選的為6*6，其精度可達到RGB子像素級，且檢測次數適中。攝像機成像X方向的總像素X總=被檢測液晶顯示屏X方向解析度*6；攝像機成像Y方向的總像素Y總=被檢測液晶顯示屏Y方向解析度*6。

（2）根據攝像機解析度計算每個攝像機所能拍攝的被檢測液晶顯示屏像素點數目。例如假設攝像機解析度為ResX*ResY，則視野區域X方向被檢測液晶顯示屏物理像素點個數nX=ResX/6，視野區域Y方向被檢測液晶顯示屏物理像素點個數nY=ResY/6。

（3）計算每個攝像機視野區域尺寸。假設被檢測液晶顯示屏像素點大小為xx毫米*yy毫米。假設視野區域尺寸為nSizeX*nSizeY，則nSizeX=nX*xx毫米，nSizeY=nY*yy毫米。

（4）根據視野區域大小和攝像機位移精度，計算有效區域尺寸。攝像機位移精度有效區域尺寸X=視野區域X－無效區域X*2；有效區域尺寸Y=視野區域Y－無效區域Y*2。所述無效區域X和所述無效區域Y均比攝像機位移精度至少高一個數量級。如圖6所示，被檢測液晶顯示屏600放置在XY軸平面內，被分成12個等分的有效區域610，視野區域620尺寸等於有效區域610尺寸和該有效區域610四周的無效區域630尺寸之和。

（5）按照有效區域尺寸對整個被檢測液晶顯示屏進行劃分。

步驟504，獲取多個視野區域圖像，從各個視野區域圖像中提取有效區域圖像。

首先調整攝像機與被檢測液晶顯示屏之間的距離，使得每個攝像機視野重複區域等於無效區域尺寸，然後再獲取各個視野區域圖像，從視野區域圖像中提取有效區域圖像，有效區域圖像即視野區域圖像中間大的整塊區域。

提取有效區域方法，包括（1）至（6），如下：

（1）取圖像中心點；

（2）計算中心點RGB分量；

（3）確定主分量；例如，確定R分量為主分量，則後續移除G分量和B分量。

（4）移除其它分量；

（5）計算連通區域；

（6）取中間較大連通區域為有效區域。

步驟506，將相鄰的有效區域之間的純顏色互換。具體的，將先前顯示第一純顏色的有效區域換成顯示第二純顏色，先前顯示第二純顏色的有效區域換成顯示第一純顏色。例如，第一純顏色為紅色，第二純顏色為藍色，先將相鄰的有效區域設為紅藍相間，然後將紅藍顏色互換。

步驟508，獲取純顏色互換後的多個視野區域圖像，從各個視野區域圖像中提取純顏色互換後的有效區域圖像。

步驟510，將互換前顯示第一純顏色的有效區域圖像和互換後顯示第一純顏色的有效區域形成第一純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像，以及將互換前顯示第二純顏色的有效區域圖像和互換後顯示第二純顏色的有效區域形成第二純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像。

該實施例中，該對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量的步驟包括：對從各個視野區域圖像中提取的有效區域圖像進行處理，識別該有效區域圖像內的缺陷類型，記錄缺陷位置，並統計缺陷數量。分別對每個有效區域圖像進行處理，計算量小，且檢測更準確。

圖7為一個實施例中自動光學檢測系統的結構框圖。該實施例以自動光學檢測系統套用於圖1所示的實驗環境進行說明。該自動光學檢測系統，包括圖像獲取模組720和處理模組740。其中：圖像獲取模組720用於分別獲取在預設的多種純顏色、灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像。具體的，多種純顏色可包括純白、純黑、純紅、純綠、純藍等中至少兩種，該實施例中，該多種純顏色包括上述五種。灰度圖可採用50%灰度圖或其他百分比灰度圖。多色交替圖可包括黑白交替圖或紅綠交替圖或紅藍交替圖等。該圖像獲取模組720可由攝像機110和圖像採集卡130組成。

處理模組740用於對獲取的顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否存在缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量。其中，該缺陷類型包括亮點、暗點、亮線、暗線、面缺陷。

圖8為一個實施例中處理模組的內部結構框圖。如圖8所示，該處理模組740包括點線缺陷處理單元740a和面缺陷處理單元740b。

點線缺陷處理單元740a用於對採集的純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否存在亮點、暗點、亮線、暗線缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量；面缺陷處理單元740b用於對採集的灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否存在面缺陷，若存在，則識別缺陷類型，記錄缺陷位置，統計缺陷數量。該圖像獲取模組720還用於獲取關閉的液晶顯示屏在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像。

具體的，結合圖1所示，關閉液晶顯示屏，控制光源120發光呈一定角度照射到液晶顯示屏上，該一定角度可根據需要設定。該外部光即為光源120發出的。

該處理模組740還用於對獲取的在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像進行處理，判斷該液晶顯示屏是否有外觀缺陷。外觀缺陷可包括絲印、劃痕等，但不限於此。

上述自動光學檢測系統，通過對獲取的多種純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像分析檢測亮度、暗點、亮線、暗線缺陷，通過對獲取的在灰度圖、灰階圖和多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像分析檢測面缺陷，以及對在外部光照射下的液晶顯示屏圖像分析檢測外觀缺陷，缺陷檢測種類更多，減少不合格產品，提高了液晶顯示屏的質量，且根據缺陷可對生產線進行改進，從而提高液晶顯示屏生產的良率。

圖9為一個實施例中處理模組的內部結構框圖。該處理模組740包括格式轉換單元741、預處理單元742、閾值分割單元743、圖像增強單元744、圖像分割單元745和識別記錄單元746。格式轉換單元741用於將獲取的液晶顯示屏圖像轉為預設圖像格式。該預設圖像格式可為bmp、gif等圖像格式。預處理單元742用於將轉為預設圖像格式的液晶顯示屏圖像進行預處理。該預處理包括對圖像去噪和濾波處理。去噪處理可去除高斯噪聲、椒鹽噪聲等。濾波處理可採用1×8模板進行縱向均值濾波，進一步去除噪聲。通過預處理提高了圖像的質量。閾值分割單元743用於將預處理後的液晶顯示屏圖像進行閾值分割，濾除背景信息，提取液晶顯示屏圖像中圖像信息。

圖像增強單元744用於對該圖像信息進行增強處理。因圖像信息較弱，通過形態學處理使得圖像信息增強。圖像分割單元745用於從增強處理後的該圖像信息中提取圖像缺陷，將圖像缺陷進行圖像分割得到缺陷塊。

通過RGB（Red-Green-Blue）分量閾值，從圖像信息中提取圖像缺陷，該RGB分量閾值根據大量數據實驗統計得到。根據圖像的連通性，將圖像缺陷劃分為多個缺陷塊。劃分成缺陷塊後，在圖像識別過程中，只需計算每個缺陷塊的信息，大大降低了圖像處理的運算量，節省了缺陷識別的時間開銷。識別記錄單元746識別該缺陷塊中缺陷類型，記錄缺陷位置，並統計缺陷數量。

格式轉換單元741、預處理單元742、閾值分割單元743、圖像增強單元744、圖像分割單元745和識別記錄單元746配合用於識別純顏色、灰度圖、多色交替圖顯示狀態下的液晶顯示屏圖像中的缺陷，也可用於識別在外部光照射狀態下的液晶顯示屏圖像中的缺陷。通過對採集的圖像進行轉換、預處理、增強、分割等處理，提高了圖像的質量，降低了圖像識別的計算量。

為了提高系統的精準度和穩定性，以及降低計算量，可將整個被檢測液晶顯示屏分成多個有效區域，識別每個有效區域內缺陷。圖10為一個實施例中圖像獲取模組的內部結構框圖。該圖像獲取模組720包括顯示控制單元722、採集單元724和合成單元726。該顯示控制單元722用於控制多個有效區域顯示第一純顏色和第二純顏色，且相鄰的有效區域之間的純顏色不同，其中，整個液晶顯示屏預先被分成多個有效區域。

該採集單元724用於獲取多個視野區域圖像，從各個視野區域圖像中提取有效區域圖像。該顯示控制單元722還用於將相鄰的有效區域之間的純顏色互換。該採集單元724還用於獲取純顏色互換後的多個視野區域圖像，從各個視野區域圖像中提取純顏色互換後的有效區域圖像；該合成單元726用於將互換前顯示第一純顏色的有效區域圖像和互換後顯示第一純顏色的有效區域形成第一純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像，以及將互換前顯示第二純顏色的有效區域圖像和互換後顯示第二純顏色的有效區域形成第二純顏色顯示狀態下的液晶顯示屏圖像。該處理模組740還用於對從各個視野區域圖像中提取的有效區域圖像進行處理，識別該有效區域圖像內的缺陷類型，記錄缺陷位置，並統計缺陷數量。

在一個實施例中，如圖11所示，圖像獲取模組720除了包括顯示控制單元722、採集單元724和合成單元726，還包括劃分單元721。劃分單元721用於預先將整個液晶顯示屏分成多個有效區域，具體過程包括（1）至（5），如下：

（3）計算每個攝像機視野區域尺寸。假設被檢測液晶顯示屏像素點大小為xx毫米*yy毫米，像素點大小是指相鄰兩個像素點之間的橫向距離*縱向距離。視野區域尺寸為nSizeX*nSizeY。nSizeX=nX*xx毫米，nSizeY=nY*yy毫米。

（4）根據視野區域大小和攝像機位移精度，計算有效區域尺寸。有效區域尺寸X=視野區域X－無效區域X*2；有效區域尺寸Y=視野區域Y－無效區域Y*2。所述無效區域X和所述無效區域Y均比攝像機位移精度至少高一個數量級。

（5）按照有效區域尺寸將整個被檢測液晶顯示屏進行劃分。

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