液晶屏线路中导电粒子压合的自动光学检测研究

发布时间：2019-08-07 13:52

【摘要】：在薄膜晶体管液晶显示器线路检测中,常通过对线路中的导电薄膜粒子的计数和定位实现其导电性的自动检测。为了解决窄边框线路中粒子密度增大带来的粒子重叠问题,提出一种采用微分干涉成像和掩模法结合k均值聚类的算法,在分离出粒子的亮、暗部后,结合图像熵值和粒子的凸性准确分割出粒子。讨论了聚类簇选值的影响,通过不同粒子密度、不同粒子尺寸的样本检验本文算法,并与以往的梯度结合灰度的方法进行对比。结果表明:本文算法在粒子密度较小的区域能达到92.6%的识别率,在粒子密度较大的区域也能达到86%的识别率,分别比梯度加灰度的方法提高了9.9%和42.7%。解决了粒子重叠的问题,并且对光场和成像效果有更好的鲁棒性。
[Abstract]:In the circuit detection of thin film transistor liquid crystal display, the automatic detection of conductivity of conductive thin film particles in the circuit is often realized by counting and positioning the conductive thin film particles in the circuit. In order to solve the problem of particle overlap caused by the increase of particle density in narrow border lines, a differential interference imaging and mask method combined with k-means clustering algorithm is proposed to segment the particles accurately after separating the bright and dark parts of the particles, combined with the entropy of the image and the convexity of the particles. The influence of cluster selection value is discussed. The algorithm is tested by samples with different particle density and particle size, and compared with the previous gradient combined with gray level method. The results show that the recognition rate of this algorithm can reach 92.6% in the region with small particle density and 86% in the region with high particle density, which is 9.9% and 42.7% higher than that of gradient plus gray method, respectively. The problem of particle overlap is solved, and it is more robust to light field and imaging effect.
【作者单位】： 厦门大学物理科学与技术学院;
【基金】：福建省高校产学合作项目(No.2016H6026)~~
【分类号】：TN873.93

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2523995