徐煒東++王毅++張榮閣
摘要:針對(duì)目前液晶屏字符顯示缺陷檢測(cè)主要依靠人工方式,效率低,主觀性強(qiáng),設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺的自動(dòng)化在線檢測(cè)裝置。文章介紹了整個(gè)裝置的總體框架和檢測(cè)方法,對(duì)采集的圖像進(jìn)行校正、閾值分割等預(yù)處理,然后進(jìn)行圖像匹配,最終作出是否存在缺陷的判定。通過實(shí)驗(yàn),該裝置能夠準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)對(duì)8片液晶屏不同狀態(tài)的同時(shí)檢測(cè),并顯示缺陷所在位置。
關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;液晶屏;字符缺陷;圖像匹配
中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)17-0182-03
TFT液晶屏具有低功耗、高亮度等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于各類顯示裝置[1]。傳統(tǒng)液晶屏顯示缺陷檢測(cè)主要依靠人工方式完成,檢測(cè)效率低,主觀性強(qiáng),準(zhǔn)確率低[2-4]。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展,其在液晶屏顯示缺陷檢測(cè)中被廣泛采用[3]- [4]。采用機(jī)器視覺技術(shù),能夠提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率,降低成本,同時(shí)也避免由于人的主觀因素造成的錯(cuò)判和誤判,適用于工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線檢測(cè)。
文中研制了一套基于機(jī)器視覺的液晶屏字符缺陷檢測(cè)裝置。首先對(duì)采集到的圖像進(jìn)行校正,使圖像轉(zhuǎn)化為水平視角,并進(jìn)行閾值分割[5]-[6],提取出標(biāo)準(zhǔn)模板圖像,之后運(yùn)用圖像匹配技術(shù)[7]- [10],采用基于液晶屏字符特征的圖像匹配,將標(biāo)準(zhǔn)模板圖像匹配到待檢測(cè)圖像中,最后對(duì)數(shù)字和漢字分別進(jìn)行相應(yīng)的缺陷檢測(cè)判斷,并將檢測(cè)結(jié)果顯示在上位機(jī)界面。
1檢測(cè)裝置總體設(shè)計(jì)
檢測(cè)裝置框架構(gòu)成如圖1所示,主要包括USB相機(jī)、光源、PC機(jī)、待檢液晶屏工裝板。裝置啟動(dòng)時(shí),計(jì)算機(jī)給工裝板發(fā)送上電命令,然后發(fā)送相應(yīng)顯示狀態(tài)命令,相機(jī)將采集到的圖片上傳給計(jì)算機(jī),計(jì)算機(jī)進(jìn)行相應(yīng)的圖像處理后做出判斷,將檢測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)顯示在軟件界面上。檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)物圖如圖2所示。
2 檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
2.1 校正
受液晶屏工裝板本身視角影響,相機(jī)傾斜安裝,導(dǎo)致采集到的圖像是傾斜的(如圖3(a)所示),為了便于后續(xù)圖像處理,有必要對(duì)采集到的圖像進(jìn)行校正,將圖像的傾斜角度轉(zhuǎn)為水平視角。通過相機(jī)標(biāo)定得到的內(nèi)外參數(shù),然后對(duì)采集到圖像進(jìn)行校正,校正后的圖像效果如圖3(b)所示。
2.2 圖像分割
圖像分割是把圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域區(qū)分開來,這些區(qū)域是互不相交的,每一個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。通過前期處理后得到的圖像背景和目標(biāo)具有強(qiáng)的對(duì)比度,易于區(qū)分,本文采用全局閾值分割法進(jìn)行圖像分割,設(shè)預(yù)處理后得到的圖像的灰度值P分布為區(qū)間[P1, P2],設(shè)定的閾值最大值為PMAX,最小值為PMIN,若灰度值P滿足如下條件:
灰度值P將會(huì)被分割出來,分割后得到的二值化圖像如圖4所示。
2.3 圖像匹配
圖像匹配是尋找不同時(shí)間、不同傳感器(成像設(shè)備)或不同條件下(照度、攝像位置和角度等)獲取的兩幅或多幅圖像之間的變換函數(shù),目的是使得圖像中相應(yīng)目標(biāo)的位置對(duì)準(zhǔn)。圖像匹配的精度決定了后續(xù)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
本文采用基于液晶屏字符形狀的圖像匹配,該匹配算法主要包括以下過程:(a)確定ROI(Region of Interest感興趣區(qū)域)區(qū)域;(b)從圖像中獲取ROI區(qū)域的圖像,并求取該區(qū)域中心的坐標(biāo)(Row,Col);(c)根據(jù)(b)中得到的圖像創(chuàng)建模板;(d)讀取待匹配圖像,進(jìn)行匹配,獲得模板在待匹配圖像中的位置參數(shù)坐標(biāo)(Row[i],Col[i])、角度Ang[i]和縮放比例因子Scale[i],其中i為模板在待匹配圖像中匹配成功的數(shù)目;(e)首先求取剛性變換矩陣HMATIX,HMATIX矩陣形式如式(1)所示:
其中H(t)為平移變換矩陣,H(R)為旋轉(zhuǎn)變換矩陣,HMATIX與(b)和(d)得到的相關(guān)參數(shù)關(guān)系如式(2)所示:
得到剛性變換矩陣后,由于不同位置匹配得到的縮放比例因子Scale[i]不同,因此需要將比例因子添加到剛性變換矩陣,得到新的矩陣HMATIXSCALE與之前的剛性變換矩陣關(guān)系如式(3)所示:
其中S是一個(gè)2*2比例因子矩陣,其形式如式(4)所示:
得到矩陣HMATIXSCALE后,就可以進(jìn)行仿射變換,顯示匹配結(jié)果。用圖像分割得到的圖像(圖4)與待檢測(cè)圖像匹配,匹配效果如下圖5(a)、(b)所示,模板圖像與待檢測(cè)圖像具有良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。
2.4 缺陷檢測(cè)
經(jīng)圖像匹配后,液晶屏中字符在圖像中的位置就得以確定,就可以根據(jù)各自特點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的缺陷檢測(cè),二者檢測(cè)如下所述。
1)數(shù)字缺陷檢測(cè)
數(shù)字缺陷檢測(cè)是通過得到待檢圖像中的數(shù)字部分后,與對(duì)應(yīng)狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字模板作差,對(duì)作差結(jié)果進(jìn)行開操作,求取開操作后的面積,與設(shè)定面積閾值作比較,從而判斷是否存在缺陷。圖6是某一次試驗(yàn)其中一片液晶屏的檢測(cè)結(jié)果,其中白色部分是缺陷位置所在。
2)漢字缺陷檢測(cè)
漢字缺陷檢測(cè)與數(shù)字缺陷檢測(cè)相比較,對(duì)工裝板的位置非常敏感,考慮到實(shí)際流水線檢測(cè)的條件,工裝板或多或少的在位置上存在左右偏移,因而對(duì)預(yù)先劃分的漢字區(qū)域有必要進(jìn)行擴(kuò)大,這樣才能保證工裝板在存在偏移的情況下能夠提取完整的漢字,故對(duì)標(biāo)準(zhǔn)漢字模板區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐蛎?。圖7是某一次試驗(yàn)其中一片液晶屏的檢測(cè)結(jié)果,其中白色部分是缺陷位置所在。
3 實(shí)驗(yàn)
考慮到檢測(cè)液晶屏工裝板尺寸較大(一塊工裝板有8片液晶屏),以及液晶屏本身視角影響,本裝置采用雙相機(jī),相機(jī)為大恒圖像水星系列工業(yè)相機(jī),型號(hào)為MER-500-7UM/UC-L,該相機(jī)為USB 2.0接口數(shù)字?jǐn)z像機(jī),能穩(wěn)定工作在各種惡劣環(huán)境下,可靠性高。
上位機(jī)軟件運(yùn)用vs2005開發(fā)平臺(tái),采用vc++語言編程,軟件界面實(shí)時(shí)顯示圖像采集窗口和檢測(cè)結(jié)果,當(dāng)字符顯示存在缺陷時(shí),相應(yīng)漢字會(huì)變紅,相應(yīng)數(shù)字部分會(huì)出現(xiàn)“ERROR”。
為了檢驗(yàn)裝置檢測(cè)的準(zhǔn)確性,廠家提供了200塊具有各種代表性字符缺陷的工裝板,其中有180塊是存在缺陷的工裝板,20塊是合格的工裝板,存在缺陷的工裝板全部檢出,并準(zhǔn)確地顯示出缺陷所在位置。同時(shí)通過對(duì)檢測(cè)一塊工裝板11種顯示狀態(tài)的時(shí)間進(jìn)行計(jì)算,平均每塊工裝板的檢測(cè)時(shí)間為35s,與人工檢測(cè)方式相比明顯縮短了檢測(cè)時(shí)間。圖8(b)是某一時(shí)刻相機(jī)采集到的圖像,其中白色部分是缺陷位置所在,圖8(a)是對(duì)應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果。
4 結(jié)束語
針對(duì)液晶屏字符顯示缺陷檢測(cè)的問題,通過圖像匹配技術(shù)確定相應(yīng)字符的顯示位置,根據(jù)數(shù)字和漢字的特點(diǎn)分別設(shè)計(jì)相應(yīng)的檢測(cè)算法,最后以面積為特征值來判定是否存在缺陷。在此基礎(chǔ)上搭建了機(jī)器視覺檢測(cè)平臺(tái),檢測(cè)效率較人工方式明顯提高,同時(shí)具有較高的準(zhǔn)確率,能夠滿足工業(yè)自動(dòng)化在線檢測(cè)要求。
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