平板显示屏中缺陷识别算法的研究

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随着平板显示器的推广普及,价格竞争愈来愈激烈。降低制造成本成为各生产厂家面临的最紧迫的任务,其中如何提高成品率特别是各种电极图案制程的成品率更为重要。显示技术不断向精密化、集成电路一体化方向发展,平板显示电极的线间距、线宽越来越精细。这在平板显示电极图形的制造过程中难免会出现质量问题,带来各种缺陷。存在的缺陷若未及时发现并加以修补,不仅会造成电极材料及相关物质和人力的浪费,而且也是平板显示器成品率低、价格昂贵的因素之一,甚至会降低生产厂家的质量信誉,造成直接或间接的经济损失。   以往对平板显示器电极缺陷进行检查均采用人眼目视检查或者使用电子探针接触电极进行检查。这两种方法不仅速度慢、效率低,而且检查精度不够,漏检的几率比较大,不适于大批量自动化生产。所以为了克服上述检查方法存在的缺点,基于光学视觉的自动检测技术应运而生。光学视觉自动检测系统能够对电极图形可能存在的缺陷进行及时、快速和准确的自动化检查。   在自动光学检测系统中,图像处理和识别对查找电极缺陷起到了关键的作用。本文的主要任务是对目前存在的平板显示屏缺陷识别算法进行研究,分析各种图像识别算法在平板显示电极图案外观检查(A/O)中的应用,根据生产节拍所需速度设计符合需求的高速算法。在对比分析了各种算法在高速缺陷识别中应用的优缺点的基础上,提出了在算法复杂度、实际应用效果以及应用范围拓展等方面都具有优势的动态模板算法,并以动态模板法为软件核心自行设计且制造完成了小型自动光学缺陷检测系统。
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