【摘 要】
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透明导电薄膜(ITO)是液晶显示器(LCD)的重要组成部分，ITO电极图案是自动光学检测(AOI)系统一个所需着重检测的对象，对其的检测好坏直接关系到LCD生产产品的质量和成品率，在LCD的
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透明导电薄膜(ITO)是液晶显示器(LCD)的重要组成部分，ITO电极图案是自动光学检测(AOI)系统一个所需着重检测的对象，对其的检测好坏直接关系到LCD生产产品的质量和成品率，在LCD的生产流程中有着非常重要的地位。 液晶显示器(LCD)的生产过程对工艺、设备、材料和环境等诸多因素，均有十分严格的要求，而高效、快速、准确的ITO电极图案的缺陷检测更是液晶显示器制造过程中的技术难题。由于LCD显示技术向高档化、精密化和集成电路一体化的方向发展，ITO电极图案的线间距、线宽越来越精细。目前在国内外，还没有比较完善成熟的ITO电极图案自动检测技术，检测算法仍处在探索阶段。 本文正是研究了当前急需的ITO电极图案自动检测技术，提出了一种新的基于二维灰度直方图的最佳一维投影的图像分割方法、连通性保持的图像压缩算法和一种简便有效的快速查表细化处理算法，并综合运用数学形态学的方法对常见的缺陷进行检测等，提出了用特征匹配和图像定位的混合检测方法检测ITO电极图案所存在的其他缺陷。 在对于ITO电极图案的AOI自动缺陷识别和检测系统的设计与实现中，我们给出了各个过程的设计方案及有关实现细节。首先，我们对系统进行了模块划分，给出了重要算法的设计。采用基于二维灰度直方图的最佳一维投影的图像分割方法，利用二维信息，实行一维搜索，提高了分割的速度，保证了分割的质量；对容量所需很大的ITO电极图案利用有效的连通性保持的图像压缩算法，在保证检测准确性的前提下，大大减小了存储容量，使得计算量相应的大幅减少；利用快速的查表细化算法，加快了电极图案的特征提取；运用特征匹配和图像定位的混合检测方法可以准确的检测出ITO电极图案中所存在的缺陷。然后，在实现部分，我们讨论了在Visual C++开发环境中的实现细节。 在论文的最后，说明了本文缺陷识别算法的优点和可以继续研究之处
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