面向OLED制造過程的缺陷檢測算法研究與系統(tǒng)開發(fā).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、有機(jī)發(fā)光顯示器OLED(Organic LED)因其具有低功耗、寬視角、主動發(fā)光、易于實(shí)現(xiàn)柔性制造等優(yōu)點(diǎn)受到了人們越來越多的關(guān)注，并將成為繼TFT-LCD后的下一代顯示器。由于制備過程較復(fù)雜，生產(chǎn)過程中難免會出現(xiàn)各類缺陷。這類缺陷具有邊界模糊、形狀不規(guī)則、對比度低及周期紋理背景等特點(diǎn)。目前的缺陷檢測技術(shù)還存在檢測精度和識別率低等問題，開發(fā)一種新的自動化缺陷檢測系統(tǒng)已經(jīng)成為相關(guān)應(yīng)用企業(yè)的亟需。針對OLED面板檢測目標(biāo)和圖像采集系統(tǒng)分辨率的

2、不同，本文深入研究圖像的缺陷特征，提出迭代差影法和獨(dú)立分量分析法的檢測算法，實(shí)現(xiàn)對應(yīng)缺陷的識別。本論文的主要研究內(nèi)容包括：
　　 (1)深入調(diào)研國內(nèi)外面板檢測領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，比較研究各種視覺檢測算法實(shí)施的條件和識別效果；指出該研究領(lǐng)域存在的問題，制定OLED屏缺陷檢測的研究方案。
　　 (2)針對OLED屏像素級缺陷的檢測，提出迭代差影法的OLED屏像素缺陷檢測方法。該算法基于OLED像素的幾何形態(tài)，首先進(jìn)行圖像中值濾波

3、和圖像增強(qiáng)等預(yù)處理，然后對圖像進(jìn)行像素模板的多次迭代提取和差影運(yùn)算，獲取去除了紋理背景信息的圖像；在此基礎(chǔ)之上，提出改進(jìn)的K-均值聚類算法，快速確定圖像分割閾值，實(shí)現(xiàn)缺陷的有效識別。
　　 (3)針對OLED屏宏觀層面上的圖像檢測需求，提出了基于獨(dú)立分量分析ICA(Independent Component Analysis)的圖像缺陷檢測方法研究。通過無缺陷圖像的ICA分析、新解混矩陣構(gòu)建、待測圖像背景估計(jì)與圖像重構(gòu)、及其與原

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