一种基于机器视觉的显示模组缺陷检测方法与流程

本发明属于缺陷检测领域，涉及机器视觉技术，具体是一种基于机器视觉的显示模组缺陷检测方法。

背景技术：

1、随着科技的发展和消费电子产品市场的不断壮大，显示模组作为各种智能设备的关键部件，其质量和性能直接影响着终端产品的用户体验和市场竞争力。然而，显示模组在生产过程中极易受到原料、工艺等因素的影响，产生诸如像素异常、亮度不均、斑块、划痕、破损等各种形式的缺陷。因此，对显示模组进行高效精准的缺陷检测成为保障产品质量的重要环节。

2、申请号为cn2015108599909的发明专利公开了一种显示屏幕模组缺陷检测方法，该发明通过检测并记录显示屏幕在点亮状态下的缺陷，拍摄在有外部光照情况下的息屏图像，将息屏图像转换至二值图像，二值图像中的高亮部分为缺陷部分；该方法通过二值图像对显示屏幕模组进行分析，当显示模组出现较小的缺陷但会影响显示模组正常运行的情况时，无法准确的检测到缺陷。

3、本发明提供了一种基于机器视觉的显示模组缺陷检测方法，以解决以上技术问题。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种基于机器视觉的显示模组缺陷检测方法，用于解决现有技术对显示模组缺陷检测不够准确的技术问题；本发明通过图像采集设备采集显示模组的待检测图像和无缺陷图像，经预处理后提取待检测图像和无缺陷图像像素点的像素值；通过比较待检测图像和无缺陷图像对应像素点的像素值，得到显示模组可能存在缺陷的区域；比较异常像素点周围的正常像素点是否对应相同，能够定位得到损坏像素点；将标准检测图像进行分割，根据区域图像内损坏像素点数量和平均像素值差异计算区域图像的区域差异，并与差异阈值进行比较，定位到缺陷的所在位置解决了上述问题。

2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种基于机器视觉的显示模组缺陷检测方法，包括：

3、步骤一：通过图像采集设备采集若干显示模组的待检测图像和无缺陷图像；

4、步骤二：将待检测图像和无缺陷图像进行预处理后得到标准检测图像和标准图像；提取标准检测图像和标准图像像素点的像素值，根据标准检测图像和标准图像像素点的像素值获取像素点状态；其中，像素点状态包括异常像素点和正常像素点；

5、步骤三：根据像素点状态获取像素点检测结果；将标准检测图像分割为若干区域图像；根据像素点检测结果获取区域图像的区域差异；根据区域差异得到缺陷区域。

6、本发明通过图像采集设备采集显示模组的待检测图像和无缺陷图像，经预处理后提取待检测图像和无缺陷图像像素点的像素值；通过比较待检测图像和无缺陷图像对应像素点的像素值，得到显示模组可能存在缺陷的区域；本发明通过比较异常像素点周围的正常像素点是否对应相同，能够定位得到损坏像素点；将标准检测图像进行分割，根据区域图像内损坏像素点数量和平均像素值差异计算区域图像的区域差异，并与差异阈值进行比较，得到缺陷图像；能够准确的定位到缺陷的所在位置。

7、优选的，所述将待检测图像和无缺陷图像进行预处理后得到标准检测图像和标准图像，包括：

8、提取待检测图像和无缺陷图像；

9、对待检测图像和无缺陷图像依次进行噪声去除、增加亮度、增加对比度和灰度化处理，并裁剪至只保留显示模组部分，将预处理后的待检测图像标记为标准检测图像，将预处理后的无缺陷图像标记为标准图像。

10、优选的，所述根据标准检测图像和标准图像像素点的像素值获取像素点状态，包括：

11、提取标准检测图像和标准图像；

12、通过图像处理库技术获取标准检测图像和标准图像所有像素点的像素值；将标准检测图像中的像素点标记为检测像素点，将标准图像中的像素点标记为标准像素点；

13、判断检测像素点与对应的标准像素点的像素值是否相同；是，则将对应检测像素点标记为正常像素点；否，则将对应检测像素点标记为异常像素点。

14、本发明通过比较待检测图像和无缺陷图像像素点的像素值得到异常像素点，能够准确的得到显示模组中可能存在缺陷的像素点，提高缺陷检测的准确度。

15、优选的，所述根据像素点状态获取像素点检测结果，包括：

16、提取像素点状态；提取标准检测图像中的异常像素点及其周围若干正常像素点；

17、判断若干正常像素点是否与标准图像中对应位置的若干标准像素点像素值相同；是，则将对应异常像素点标记为损坏像素点；否，则将对应异常像素点标记为未知像素点；

18、将损坏像素点和未知像素点整合为像素点检测结果。

19、本发明通过比较异常像素点周围正常像素点与对应位置的标准像素点像素值，能够对异常像素点位置进行确认，准确的定位缺陷位置。

20、优选的，所述根据像素点检测结果获取区域图像的区域差异，包括：

21、提取像素点检测结果；

22、统计区域图像内损坏像素点数量和损坏像素点与对应标准像素点的平均像素值差异；

23、将区域图像内损坏像素点数量标记为sli，将平均像素值差异标记为cyi；

24、通过公式qyi＝α×sli+β×cyi计算得到区域图像的区域差异qyi；其中，i表示区域图像的编号，i＝1，2，3…n，n为正整数；α和β为权重系数，根据损坏像素点数量与像素值差异对各组成部分判定缺陷的影响程度设置。

25、优选的，所述根据区域差异得到缺陷区域，包括：

26、提取区域图像的区域差异；设置差异阈值；其中，差异阈值根据人工对显示模组该区域是否属于缺陷的判定范围得到；

27、判断区域差异是否大于差异阈值；是，则将对应区域图像标记为缺陷图像；否，则将对应区域图像标记为正常图像。

28、本发明通过将待检测图像进行分割，并计算区域图像的区域差异，能够得到显示模组该部分的缺陷程度；并与差异阈值进行比较，能够准确的判断出该部分是否存在缺陷。

29、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

30、1.本发明通过图像采集设备采集显示模组图像并进行预处理，能够提高检测效率，提高图像质量，将图像转换至灰度空间，能够去除其他因素对图像的影响；提取显示模组图像像素点的像素值并进行比较，得到异常像素点，通过比较像素值的差异能够精确识别出与正常状态有差异的像素点，从而发现微小的缺陷，提高检测的精度和灵敏度；通过将异常像素点周围的正常像素点与对应位置的标准像素点进行比较，可以精确识别出真正损坏的像素点，有助于准确定位缺陷的具体位置，提高了检测的准确性和完整性；将待检测图像按照组成部分进行划分，并统计区域图像内损坏像素点数量和平均像素值差异，计算区域图像的区域差异，可以更加精细地定位和识别缺陷所在部位，提高检测的细致度和精准度；将区域差异与差异阈值进行比较，判断该部分是否出现缺陷，能够提高检测效率。

31、2.本发明通过将待检测图像和无缺陷图像所有像素点的像素值进行比较，能够精准识别显示模组表面与正常显示模组的差别，从而精准定位显示模组的可能出现缺陷的区域；通过像素值的差异检测显示模组的缺陷，能够使对缺陷的检测更精准且效率更高。