[发明专利]自动光学检测方法及应用其的自动光学检测系统

权利要求书

1.一种用于检测光学膜片缺陷的自动光学检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

撷取一光学膜片的一膜片影像；

以一特征分类技术，判断该膜片影像的一缺陷影像是否属于一白色缺陷类别或一非白色缺陷类别；

当该膜片影像的该缺陷影像属于该白色缺陷类别，判断该缺陷影像是否属于一点缺陷类别，该点缺陷类别包含至少一点缺陷型；

当该膜片影像的该缺陷影像属于该非白色缺陷类别，判断该缺陷影像是否属于一凹陷缺陷类别，该凹陷缺陷类别包括至少一凹陷缺陷；

当该缺陷影像非属于该点缺陷类别，判断该缺陷影像是否属于一线缺陷类别，该线缺陷类别包括至少一线缺陷型；

当该缺陷影像非属于该凹陷缺陷类别，判断该缺陷影像属于一凸起缺陷类别，该凸起缺陷类别包括至少一凸起缺陷型；

以及

以一机器学习分类技术，判断该缺陷影像所属的该缺陷类别中的缺陷型，包括：

当该缺陷影像属于该点缺陷类别，判断该缺陷影像属于该点缺陷类别的该至少一点缺陷型之何者；

当该缺陷影像属于该凹陷缺陷类别，判断该缺陷影像属于该至少一凹陷缺陷之何者；

当该缺陷影像属于该线缺陷类别，判断该缺陷影像属于该线缺陷类别的该至少一线缺陷型之何者；及

当该缺陷影像属于该凸起缺陷类别，判断该缺陷影像属于该至少一凸起缺陷型之何者。

2.如权利要求1所述的自动光学检测方法，其特征在于，该缺陷影像包含一灰阶曲线图；且当该灰阶曲线图显示为一暗区接连一亮区时，则一特征分类器判断该缺陷影像属于凹缺陷类别，或当该灰阶曲线图显示为该亮区接连该暗区时，则该特征分类器判断该缺陷影像属于凸缺陷类别。

3.如权利要求1所述的自动光学检测方法，其特征在于，在判断该膜片影像的该缺陷影像是否属于该白色缺陷类别或该非白色缺陷类别的步骤包括：

判断该膜片影像的该缺陷影像是否包含一暗区；以及

当该膜片影像的该缺陷影像包含该暗区，则判断该缺陷影像属于该非白色缺陷类别。

4.如权利要求1所述的自动光学检测方法，其特征在于，以该机器学习分类技术为监督式学习。

5.如权利要求1所述的自动光学检测方法，其特征在于，以该机器学习分类技术为深度神经网络或支持向量机。

6.如权利要求1所述的自动光学检测方法，其特征在于，当该缺陷影像的一第一方向长度以及一第二方向长度的比值接近1，且该第一方向长度与该第二方向长度垂直，一特征分类器判断该缺陷影像属于点缺陷类别；或其中当该缺陷影像的一第一方向长度以及一第二方向长度的比值大于1，该特征分类器判断该缺陷影像属于线缺陷类别。