图像轮廓分析提升LCD线路缺陷检测准确率至99%

基于图像轮廓分析的LCD线路缺陷检测是一种先进的自动化检测技术，其目的是提高液晶显示屏生产过程中的缺陷识别精度，特别针对图像配准精度对检测结果影响的问题。传统的图像配准方法可能导致检测误差，而新方法通过深度优先搜索寻找图像中的线路轮廓，利用格林公式计算轮廓面积，这种方法的优势在于无需复杂的图像配准步骤，降低了算法的精度门槛。 传统的参考比较法依赖于图像配准，将待测LCD的图像与标准模板进行对比，这可能导致因为配准误差导致的误判。而基于图像轮廓分析的方法则通过直接比较轮廓面积，减少了对像素级细节的过度依赖，从而提高了识别短路、断路、孔洞和孤岛缺陷的准确性。在实际测试中，这种方法对200片小型LCD的检测结果显示了高达99%的检测精度，这证明了它的高效性和可靠性。 该算法的优势在于能够快速准确地识别出所有轮廓，并通过面积比较来代替像素级别的比较，这种方法对于检测像短路、断路这类需要精确度而非绝对像素值的缺陷尤其有效。此外，由于不需要预先创建标准模板，因此节省了内存资源，并且降低了对图像配准精度的敏感性，使得算法在实际应用中具有广泛的优势。 引言部分指出，随着LCD技术的普及，生产线对缺陷检测的需求日益增长，自动光学检测技术在这个领域扮演着关键角色。LCD缺陷包括多种类型，如刮痕、杂质和Mura缺陷，但本文重点聚焦于线路缺陷的检测。常见的检测方法有参考比较法、非参考校验法和混合法。其中，参考比较法虽然简单易行，但由于对配准精度要求高和模板构建的内存需求大，可能限制了其在实际应用中的效果。 基于图像轮廓分析的LCD线路缺陷检测算法以其高精度、低配准要求和高效性能，为LCD质量控制提供了强大的支持，具有显著的实际应用价值和广阔的发展前景。未来的研究可能进一步优化算法细节，提升其在复杂环境下的适应性和鲁棒性，以满足不断发展的工业制造需求。