[发明专利]生产线上大尺寸LCD玻璃基板的多视觉缺陷检测设备及方法有效
| 申请号: | 201410125777.0 | 申请日: | 2014-03-31 |
| 公开(公告)号: | CN103913468A | 公开(公告)日: | 2014-07-09 |
| 发明(设计)人: | 王耀南;李力;段峰;陈铁健;吴成中 | 申请(专利权)人: | 湖南大学 |
| 主分类号: | G01N21/896 | 分类号: | G01N21/896;G01N35/00;H04L29/06 |
| 代理公司: | 长沙市融智专利事务所 43114 | 代理人: | 黄美成 |
| 地址: | 410082 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 生产 线上 尺寸 lcd 玻璃 视觉 缺陷 检测 设备 方法 | ||
技术领域
本发明属于电子制造生产线上视觉检测设备领域,特别涉及一种生产线上大尺寸LCD玻璃基板的多视觉缺陷检测设备及方法。
背景技术
随着电子技术的发展,消费电子产品的价格越来越低,人们对电子产品的需求量不断扩大,这也带动了LCD玻璃基板制造业的发展。然而为追求更完美视听享受,液晶显示器、液晶电视和移动终端的主流尺寸都在不断扩大,甚至会出现一些超大尺寸的LCD屏幕。因此,大尺寸的LCD玻璃基板生产将是寻求未来行业长足发展的转折点。然而大尺寸LCD玻璃基板的质量检测技术也是制约行业发展的一个瓶颈。
尽管LCD玻璃基板的大部分生产过程都是在高洁净度的无尘室里面完成的,但是LCD玻璃基板上还是不可避免地会出现一些缺陷,这些缺陷将会造成在基板上印刷的集成电路无法正常工作,导致LCD显示器的瑕疵。造成这些缺陷的原因有很多,在其制造的各个环节都可能有缺陷的产生。这些缺陷主要包括划痕,刮擦,孔洞,微粒,气泡,夹杂物等。有的缺陷非常细微,人眼很难观测到。
在高速自动化的电子制造生产线中,如何对LCD玻璃基板进行快速、准确的质量检测,是直接关系到产品质量的重要技术难题。目前大多数生产线的质量检测主要依靠人工方法,即人工观察检测缺陷。人工检测的缺陷在于:1、检测速度慢,效率低下,无法满足高速自动化生产线的需求;2、检测精度低,检测质量受人为因素影响,误检漏检的概率较高;3、工人劳动强度大,工作环境差;4、检测数据的保存及查询不方便,不便于管理。
发明内容
针对现有检测技术的不足,本发明提供了一种生产线上大尺寸LCD玻璃基板的多视觉缺陷检测设备及方法。
一种生产线上大尺寸LCD玻璃基板的多视觉缺陷检测设备,包括成像检测系统和总线控制系统;
其中,所述成像检测系统至少包括两个并排安装的线扫描相机11、一个或多个LED线光源12、传动控制装置13和检测计算机14;
所述传动控制装置13包括传送带131、接触传感器132、PLC133及PLC交互显示单元134;
所述接触传感器132、PLC133及PLC交互显示单元134依次相连;所述传送带受控于PLC;所述接触传感器安装于传送带一侧的固定框架上,当LCD玻璃基板随传送带到达预设位置时,接触传感器发送信号至PLC;
所述线扫描相机11与所述检测计算机相连,并受控于PLC133;所述线扫描相机11在PLC的触发控制下,获得LCD玻璃基板的灰度图像,线扫描相机的光轴垂直于LCD玻璃基板的运动平面安装,LED线光源发出的光线平面与传送带的法平面的夹角θ为5°-10°;
所述总线控制系统包括监控计算机25、工业以太网总线系统21和PROFIBUS现场总线系统22;
PLC133作为控制器控制伺服电机带动传送带向固定方向做匀速运动,从而带动LCD玻璃基板匀速运动,与线扫描相机11形成稳定的相对运动,线扫描相机获得LCD玻璃基板的灰度图像,检测计算机12对LCD玻璃基板的灰度图像进行检测识别;
所述检测计算机14输出的图像处理结果通过工业以太网总线系统传送到位于工作站的监控计算机21;
所述用于控制传送带运动的PLC133通过PROFIBUS现场总线系统22将传送带的运行速度以及被检测玻璃基板所在位置参数传送到工作站监控计算机25。
所述线扫描相机中的线阵CCD传感器具有7450个像素。
所述线扫描相机的镜头距离被检测的玻璃基板距离为400mm。
一种生产线上大尺寸LCD玻璃基板的多视觉缺陷检测方法,采用所述的电子制造生产线上大尺寸LCD玻璃基板的多视觉缺陷检测设备,包括如下步骤:
步骤1:实时采集生产线上LCD玻璃基板的图像;
接触传感器接收到的玻璃基板达到预设位置的信号传送至PLC133,PLC133触发线扫描相机进行图像采集;
步骤2:对采集的生产线上的LCD玻璃基板图像进行去噪和锐化的预处理,提高图像质量;
步骤3:采用kmeans聚类方法对预处理后的LCD玻璃基板图像进行缺陷存在性判断,若当前图像存在缺陷区域,则进入步骤4,否则,结束本次缺陷检测,返回步骤1对下一幅图像进行缺陷检测;
步骤4:对缺陷区域进行标记,并提取缺陷特征;
步骤5:采用支持向量机SVM的分类方法,依据提取的缺陷特征进行缺陷类别识别,完成缺陷检测;
所述步骤3采用kmeans聚类方法对预处理后的LCD玻璃基板图像进行缺陷存在性判断的过程包括以下具体步骤:
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