[发明专利]基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法

说明书

本发明公开了一种基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，步骤如下：首先采集标准的LCD显示屏图像建立标准图库，每2min重新采集更新图库；然后采集待测的LCD显示屏图像；然后对标准图和待测图进行配准，采用基于傅里叶及Hough变换的方法；接着对配准后的待测图和标准图进行加权平均融合，得到新的待测图；之后对融合后的待测图和标准图分别进行局部自适应阈值分割；最后差影法检测缺陷，并由最小外接矩形法统计缺陷的类型及位置。本发明能实时高精度检测LCD缺陷，检测准确率达98.667％。

技术领域

本发明涉及LCD显示缺陷检测领域，特别是一种基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法。

背景技术

液晶显示器件广泛应用于各种家用电器和仪器仪表，取得了长足发展。显示屏由于生产工艺繁杂、易受周围环境影响，使其容易产生缺陷，因此LCD显示缺陷的检测对改进LCD显示屏生产工艺以及提高其产品质量有着重要的意义。常用的方法有人工视觉检测、电学参数检测、自动光学检测，前两者一般用来检测宏观缺陷，对于微观缺陷无法检测，传统的人工视觉检测中人眼的分辨率不高会出现漏检误检，主观性大，长期工作会产生视觉疲劳导致稳定性不高，质量检测精度难保证，无法成为统一的检测标准。自动光学检测以其非接触性、高性能等优点得以快速发展。很多学者对LCD显示缺陷自动检测做过研究，但大量方法中，有的没有很好的克服光照影响，有的对图像旋转敏感，有的要求被测对象背景简单，有的无法检测出缺陷信息等，且基本没有方法检测与目标背景相近的缺陷。

LCD缺陷检测的核心是图像配准，配准精度越高检测精度越高，主要有基于区域和基于特征两种方法，目前基于特征的方法最普遍。传统的SIFT算法对图像旋转和尺度变化鲁棒性好，但运算量大、时间复杂度高。基于SIFT提出的SURF算法以牺牲精度换取速度。后来很多学者在SIFT和SURF的基础上进行改进，但是，大多方法图像配准的精度一般，且适用范围比较局限；对图像亮度变化的抗干扰能力不高；能够处理的旋转角度小；都必须采用去除误匹配算法，时间复杂度高；所有方法配准过程都采用仿射变换，而仿射变换是透射变换的一种特殊情况，只能处理二维空间旋转和平移，若图像微畸变出现三维状态，仿射变换将会出错。

发明内容

本发明的目的在于提供一种简单、快速、准确率高的LCD缺陷检测方法，满足各种需要LCD检测市场的需求。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于傅里叶及Hough变换的LCD缺陷检测方法，包括以下步骤：

步骤1、采集标准的LCD显示屏图像，建立标准图库；所述的标准图需每2min重新采集一次，从而更新标准图库。

步骤2、采集待测的LCD显示屏图像；

步骤3、将步骤1的标准图和步骤2的待测图进行配准，采用基于傅里叶及Hough变换的方法，得到配准后的待测图；基于傅里叶及Hough变换的方法对图像进行配准，具体过程如下：

步骤3-1、对待测图进行纯黑色填充延扩，使其尺寸变为2、3或5的倍数；

步骤3-2、对延扩之后的待测图进行快速傅里叶变换，并对幅度值进行归一化处理，将频域原点置于整幅图像的中心位置，得到傅里叶频谱图；

步骤3-3、以上述得到的傅里叶频谱图中心为原点，设置一个长、宽分别为频谱图长、宽1/4的矩形，先取阈值110对频谱图进行阈值分割，判断未分布在上述矩形范围内的散点数占总散点数的比例是否超过10％，若超过，阈值加1重新阈值分割，若反之，得到阈值图且进行下一步；

步骤3-4、对得到的阈值图以设定的投票点数值进行Hough直线检测，判断检测到的直线数目是否等于3，若不等于，投票点数值减1重新进行Hough直线检测，若反之，检测出直线且进行下一步；优选的，设定的投票点数值为200～250。

步骤3-5、对得到的直线求其斜率获得旋转角度θ，根据该角度对待测图做仿射变换获得初步待测图；