液晶显示屏表面缺陷检测台设计研究

发布时间：2020-04-25 00:38

【摘要】：液晶显示屏作为目前显示器的重要组成部分,在各行各业都有着广泛的应用,其质量的好坏也影响着显示器的最终性能。作为液晶显示屏质量评估的重要手段,针对其缺陷检测技术的研究具有重要的理论与现实意义。本文根据液晶显示屏表面缺陷检测的问题设计了对应的检测台,包括其工作流程和结构组成,为液晶显示屏表面缺陷检测提供了一套有效的解决方案。为了实现在生产线上的自动检测,通过计算机视觉来引导上料机械臂完成对液晶显示屏的抓取。首先将相机采集的液晶显示屏图像进行一系列图像处理的操作获得图像的质心坐标,接着通过对相机进行标定确定图像坐标系与世界坐标系的映射关系,然后计算出液晶显示屏的实际位置信息,为上料机械臂的自动抓取提供了必要条件。在分析了深度学习及神经网络基本理论的基础上将卷积神经网络应用到液晶显示屏表面缺陷检测中,避免了目前主流的图像处理方法一系列繁琐的缺陷特征提取问题。通过将采集的液晶显示屏图像制作成符合卷积神经网络输入要求的数据集,并根据液晶显示屏缺陷的特点设计了卷积神经网络模型进行训练,最终综合检测正确率达到了91%,证实了深度学习方法应用在液晶显示屏表面缺陷检测中的有效性。本文设计的检测台实现了液晶显示屏表面缺陷的全自动化检测,并且检测结果高效、可靠,具有较强的鲁棒性,能够代替传统的人工检测方法。
【图文】：

第一章 绪论第一章 绪论1.1 课题研究背景随着现代社会的快速发展，液晶显示屏可以说在我们的日常生活中无处不在，小到手机、相机，大到电脑、电视，几乎都采用了液晶显示屏。由于其分辨率高、辐射低和功耗小等特点[1]，在个人通信设备、家电、医疗设备、工业设备等众多领域有了越来越广泛的应用。液晶显示屏的结构如图 1.1 所示，主要由上偏光板、彩色滤光膜、液晶、薄膜基板、下偏光板和背光源组成[2]。液晶显示屏本身不能发光，，而是通过其对光线的调制结果从而在液晶显示屏上显示出不同的图像。

图 2. 1 液晶显示屏实物图Fig2.1 LCD physical picture屏的表面缺陷可以分为内表面缺陷和外表面缺陷。内显示方面的缺陷，包括黑点、亮点、黑影、亮斑等，示屏点亮，不需要外部光源，依靠液晶显示屏本身发测。外表面缺陷是液晶显示屏外表面造成的一些损伤脏污等，主要通过外加光源，然后相机需要与液晶显缺陷检测。针对液晶显示屏表面缺陷的以上特点，依所的手机背光源项目，设计的检测台如图 2.2 所示。3124
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN873.93

【参考文献】

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本文编号：2639573