图像轮廓分析提升LCD线路缺陷检测精度

本文主要探讨了基于图像轮廓分析的LCD线路缺陷检测方法，旨在解决传统图像配准技术对检测精度造成的影响。该新方法的核心思想是利用深度优先搜索来寻找图像轮廓，并通过格林公式计算轮廓面积，以此作为判断缺陷的依据。与传统的参考比较法不同，这种方法避免了复杂的图像配准步骤，降低了对算法精度的要求，从而提高了检测的准确性。 具体来说，该方法首先对LCD线路图像进行轮廓检测，利用深度优先搜索遍历图像，确保能准确找到线路的边缘和轮廓。然后，通过格林公式计算出待检测LCD线路轮廓的精确面积，这一步骤减少了对像素级比较的依赖，简化了处理流程。接着，将待测线路轮廓面积与预先设定的标准模板轮廓面积进行比较，如果两者差异超出预设阈值，就可能判定存在短路、断路、孔洞或孤岛缺陷。 通过在200片小型LCD上进行测试，结果显示该方法的检测准确率高达99%，显示出其在实际应用中的高效性和高可靠性。相比于依赖图像配准的检测技术，这种方法不仅提高了检测速度，还节省了内存资源，因为不需要预先构建复杂的模板库。 文章的引言部分介绍了LCD在现代社会中的广泛应用和自动光学检测技术在质量控制中的重要作用，特别是针对线路缺陷的检测。传统检测方法如参考比较法和非参考校验法各有优缺点，但都面临配准精度高和模板管理复杂等问题。本文提出的基于图像轮廓分析的方法则通过形态学操作和HMT技术，实现了更为精确和便捷的缺陷识别。 总结，本文介绍的基于图像轮廓分析的LCD线路缺陷检测算法在提高检测效率、降低精度要求和减少内存消耗方面具有显著优势，为LCD生产线的质量控制提供了新的有效工具，具有广阔的应用前景。