[发明专利]一种工业控制电容触摸LCD显示总成缺陷检测方法

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种工业控制电容触摸LCD显示总成缺陷检测方法。该方法获取LCD显示屏的屏幕图像和待选区域；计算待选区域内像素点的周围渐变系数，基于周围渐变系数对待选区域内的像素点分类；对待选区域内像素点进行灰度增强得到增强屏幕图像；根据增强屏幕图像计算待选区域内像素点的模糊渐变度；基于不同类像素点的模糊渐变度得到缺陷像素点；由缺陷像素点构成缺陷区域。本发明利用Mura缺陷在屏幕图像中分布提取相关特征以达到提高LCD显示总成自动化检测的效率和检测准确度的目的。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种工业控制电容触摸LCD显示总成缺陷检测方法。

背景技术

得益于低成本，低功耗，色彩表现好的特点，电容触摸LCD显示屏在手机、电视等终端设备上应用越来越广泛。目前工业生产中，LCD显示总成是由导光板、谱光片、滤色片、像素阵列面板、驱动芯片等多个部件组成，由于生产LCD显示总成的工艺流程较为繁琐，所以加工生产出来的LCD显示屏发生缺陷的概率也相对较高。点缺陷、线缺陷、Mura缺陷是LCD显示屏的三种主要缺陷类型，其中Mura缺陷主要是由玻璃面板、涂胶背光等加工过程中材料不合格或者工艺不标准造成的，Mura缺陷对应缺陷区域的形状随机变化，对比度较低，相比线缺陷这种一整行，一整列的缺陷，检测难度较高。

目前，常见的对LCD显示屏上Mura缺陷进行缺陷检测的方法为：对屏幕图像采用均值漂移算法进行预分割得到初始轮廓，再采用结合了图像的局部和全局信息的水平集算法对屏幕图像进行分割，以得到缺陷区域。但由于Mura缺陷对比度较低，缺陷的轮廓不清晰，其在不考虑缺陷的模糊和渐变程度的影响下，对屏幕图像进行两次分割，难以消除对比度低且轮廓不清晰的影响，得到缺陷区域准确性低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种工业控制电容触摸LCD显示总成缺陷检测方法，所采用的技术方案具体如下：

获取LCD显示屏的屏幕图像；

在所述屏幕图像上滑动滑窗，根据滑窗窗口内像素点的灰度值获取待选区域；选取待选区域内任意像素点作为目标像素点，根据与目标像素点梯度值相同的像素点的密集程度得到目标像素点的周围渐变系数；基于所述周围渐变系数对所有待选区域内的像素点进行分类，分为密集像素点和分散像素点；

基于待选区域内的最大灰度值和最小灰度值，分别对待选区域内像素点进行灰度增强，得到增强后的增强屏幕图像；对于任意待选区域，根据增强屏幕图像的灰度均值和中心像素点的灰度值的差值、待选区域内与中心像素点灰度值相同的像素点的占比、中心像素点和待选区域内其他像素点之间的距离得到模糊渐变度；

模糊渐变度小于预设分割阈值的密集像素点为缺陷像素点；模糊渐变度大于预设分割阈值的分散像素点为缺陷像素点；由缺陷像素点构成缺陷区域。

优选的，所述根据与目标像素点梯度值相同的像素点的密集程度得到目标像素点的周围渐变系数，包括：

选取待选区域内与目标像素点梯度值相同的任意像素点作为初始像素点；以目标像素点与初始像素点的欧式距离作为局部区域的边长，计算局部区域内与目标像素点梯度值相同的像素点的占比，作为密集程度；

对于待选区域内与目标像素点梯度值相同的各像素点对应的欧氏距离，按照从大到小的顺序进行排序得到欧式距离序列；计算欧式距离序列中前一个元素对应的密集程度和相邻的后一个元素对应的密集程度的比值，所有比值之和作为周围渐变系数。

优选的，所述基于待选区域内的最大灰度值和最小灰度值，分别对待选区域内像素点进行灰度增强，得到增强后的增强屏幕图像，包括：

计算像素点所属待选区域内的最大灰度值和像素点的灰度值的差值，作为最大差值；计算像素点的灰度值和所属待选区域内的最小灰度值的差值，作为最小差值；计算所属待选区域内最大灰度值和最小灰度值的最大极差的平方，作为极差平方；