基于机器视觉的oled缺陷检测系统设计.pdf

摘 要
OLED（有机电致发光器件）由于在显示上独特的优势已经使其成为未来最有
发展前景的平板显示器，特别是在手机小型数字媒体播放器上俨然成为高端技术
的象征。但由于 OLED 制备工艺复杂，在 OLED 面板上容易出现点、线、面等缺
陷。而通常的人工检测方法，容易受到人为的主观判断影响，检测速度慢，且检
测精度不高。
针对 OLED 显示面板的缺陷，将机器视觉技术应用到检测过程中，并完成了
从样本制备、样本图像采集、图像处理到目标识别的软硬件设计。
系统采用的 CMOS 摄相机由陕西维视公司提供，分辨率高且畸变较小，适合
小尺寸成像系统的应用。OLED 样品大小为 英寸，单色显示，128 灰度级可调，
驱动电路简单，程序下载方便。系统使用此模块进行了各种“伪缺陷”显示，并设计
了相应的软件模块用于对图像中目标的提取和识别。
检测系统主要部分包括三个模块，一是系统的标定模块，主要是通过标定方
法的研究从而对本文的摄像机的内外参数进行了计算；二是图像分析模块，研究
了图像的去噪，图像的校正，阈值分割算法以及形态学的处理等；三是图像的识
别模块，通过对图像中的特征向量提取进行对 OLED 的分类。
本文对硬件电路和实验用软件界面进行了简单的设计，并且对三个模块中各
种算法进行了分析和实验。根据检测原理设计的软件完成对图像中点、线、面的
识别，并使用 SVM（Support Vector Machine)对 OLED 进行了分类，效果比较理想。
本文最后对系统的性能和误差进行了分析，提出了一些改正方法，对后续的
工作进行了总结并提出改进方法。
关键字：OLED 缺陷，机器视觉，图像处理，目标识别，支持向量机
I
Abstract
Organic Light Emitting Device (OLED） display has become the most promising
flat panel displays because of its unique advantages. It has become a symbol of
high-end technology especially the applications on the mobile phone and small digital
media player. However, OLED’s preparations are very multiplex, so it is inevitable that
there will be many point, line, surface and other defects on its panel. The traditional
manual inspection which is widely used now is easily affected by human’s subjective
judgments. It also has shortcomings such as low detection accuracy and slow detection
speed.
According to the defects’ characteristics on the display, the machine vision
technology is chosen to complete this system. The main tasks in this system include
three parts such as the sample preparation, sample image acquisition and the design for
the hardware and image processing software.
In this system, the device for the image acquisition is provided by Microvision
Digital Imaging Technology Company. It is a CMOS device, which has high resol