手机屏幕检测专题研究提案

手機屏幕檢測專題研究提案目錄一、摘要……………………………………………………………………1二、關鍵詞…………………………………………………………………1三、研究背景及目的………………………………………………………1四、研究方法………………………………………………………………9五、參考文獻………………………………………………………………10六、預期完成的工作項目、成果及績效…………………………………10七、進度甘特圖……………………………………………………………11一、摘要本次的專題研究我們將對市面上應用廣泛的手機為主題展開研究，主要對手機屏幕的二維尺寸、壞點、瑕疵（）深入研究。我們的研究方法主要採取AOI：自動化光學檢測，它可以利用圖像識別物體的形狀。也可以利用尺寸量測技術檢查物體的尺寸是否符合要求，此外也可以用用來檢測物體表面的色澤和紋理是否正確，以及表面是否有瑕疵。現在全面性的自動化產業是維拉發展的必然趨勢，唯量測與檢驗的複雜度以及不確定性相當高，使得量測與檢驗的作業反而是目前自動化程度最低的一部份。在生產過程中，產品的品種檢測不但耗費人力、資源、時間同時也大大降低了生產的效率和質量。我們將對手機產業進行屏幕的檢測研究。二、关键词自动化、LCD、数字影像三、研究背景及目的隨著科技發展，隨著人們生活質量的提高，手機等電子產品已經廣泛被使用。電子產品滲透入社會生活中，琳琅滿目的商品成爲了大家的選擇，如何保證出產的產品可以被大家廣為認可，如何才能對質量產生保障，如何才能使使用者心安理得，那麼就要對出產的產品進行檢測，我們將對手機屏幕的尺寸、壞點、瑕疵進行深入的研究。此前，3DFamily负责的Iphone5S出廠檢測，是對手機的整體進行檢測。包括了尺寸以及整體外觀、屏幕瑕疵。裂紋以及邊角刮痕。目前市场上出现很多的杂牌液晶，这些杂牌液晶标明了较高的性能参数，拥有绝对让人动心的价格。但是便宜的价格背后是让人怀疑的性能，这其中很多液晶都采用了最低等的面板，所以在显示画面的效果方面，就不怎么让人满意了。那么在购买LCD的时候，我们如何来辨别自己的液晶是否是優良產品呢？在这种情况下，肉眼很难看出液晶的瑕疵，只有通过一些测试方法才能检测出液晶的好坏。一般来说，测试的重点是液晶屏的坏点、暗点、亮点，当然，我们首先应该了解什么是坏点、暗点、亮点。坏点：在白屏情况下为纯黑色的点或者在黑屏情况下为纯白色的点。在切换至红、绿、蓝三色显示模式下此点始终在同一位置上并且始终为纯黑色或纯白色的点。这种情况下就说明该点的R、G、B三个像素点均已经损坏，所以叫坏点。亮点：在黑屏情况下呈现R、G、B三个像素的点。暗点：在白屏情况下出现非单纯R、G、B三个像素的色点。明白了坏点、亮点、暗点的区分，我们再一起来看一下如何利用背景和软件来进行测试。一、用桌面背景测试在购买LCD的时候，商家通常播放很多厂家自制的各种鲜艳明丽的图片来进行展示，而消费者往往被这种画面所吸引而动心，但是这些画面也能让你看不到LCD所存在的亮点、暗点、坏点，所以我们应该换一些独特的桌面来进行测试一下。在桌面上单击右键，选择“属性”，然后依次选择“外观”“高级”“颜色”，最后在颜色一栏中选择“黑色”或者“白色”，点击“确定”。在桌面全黑、全白的背景下，仔细观察液晶屏上有无异色点或发光的亮点，如果有，则该液晶显示屏存在问题，最好重新换一台。二、软件测试：当然，单凭肉眼观察有时一不小心就会“失手”，所以推荐几款常见的软件方便大家的测试，常见的软件有DisplayX、NokiaMonitorTest、MonitorsMatterCheckScreen三款软件，这三款软件都能对LCD进行全面的测试，我们一起来了解一下。DisplayX：这是一款现在用的比较多的测试软件，因为只有48K，无需安装，解压后直接运行就可，所以十分适合购买液晶的时候进行测试。我们只需要点击“常规完全测试”即可完成所有测试，包括交错、纯色、色彩、会聚、几何形状、呼吸效应、256级灰色、灰度、对比度等常见项目。在这里我们简单介绍一下坏点、暗点、亮点的测试，在“常规单项测试”下拉菜单中选择“纯色”模式，单击鼠标可以进入全黑、全红、全绿、全白、全蓝等不同的纯色。通过更换不同的纯色模式，可以很轻松的发现屏幕上的坏点、暗点、亮点。最后右击鼠标或按下Esc键即可退出。这款软件的其他测试项目这里我们不作具体介绍，大家可以查询其使用方法.NokiaMonitorTest：这也是一款比较简单实用的测试软件，它能找出屏幕存在的问题，例如亮点、暗点、坏点等，除次之外，它还能检测出显示器的实际性能参数。如果只需要检测坏点等常用性能，我们选择主界面中的“Colors（颜色）”一项，在此选项中，同样会出现白、红、黑、蓝、绿五种颜色，可以很方便的检测显示器存在的坏点、暗点、亮点。MonitorsMatterCheckScreen：这款软件除了具有前两款软件的功能之外，还能检测文字显示效果、视频杂讯等参数。其中“PixelCheck”选项就能检测有无坏点及亮暗点。手機液晶屏的下面都有紅、綠、藍濾光片，通過各自驅動電路的開合調配出各種團的多種色彩，但是卻不能保證它每個都正常工作，而產生異常的像素點就為壞點。壞點主要又分為黑點和白點（暗點和亮點），不論是什麼，它與標準圖像的灰度值都會有較大的出入，所以必須要檢測出屏幕的壞點。而因為大規模的生產和使用，就不得不用快速、準確的識別液晶屏幕的壞點，所以用AOI檢測是最有效的方法。目的：檢測出屏幕的壞點。四、研究方法、進行步驟、執行進度1.研究方法數字影像處理（digitalimageprocessing），實際可看作是由多個像素點構成的二維矩陣，用二元函數來表示，如),(yxf，yx和分別為像素點橫縱座標，f為該像素點的強度（intensity）或灰階（graylevel），當x、y和f的強度值為有限的離散量時，就稱為數位影像（digitalimage）。其主要目的為改善影像視覺品質，便於找出LCD壞點。數字影像處理又包含：影像基本运算，减少影像杂讯，增强对比度，影像的锐化等等。對於壞點的檢測，由於壞點與周圍正常像素有明顯的灰度變化，即有明顯的邊緣特徵，所以只要通過對擷取的影像進行預處理，去除噪等動作，提取周圍邊緣進行識別、統計，將一級輪廓數作為壞點數目，就可以找出壞點有多少。2.進行步驟3.執行進度CCD擷取影像開始撷取影像影像切割检测屏幕坏点结束邊緣偵測獲取邊緣點二維幾何變化校正圖像影像切割影像處理圖像預處理3.1一些將使用的方法與效果邊緣缺口修復：腐蝕：使一張影像的成分縮減。膨脹：擴大一張影像的成分。Canny邊緣偵測DouglasPeucker算法，多邊形逼近Freeman鏈碼提取輪廓統計一級輪廓數壞點數3.2圖像去噪高斯平滑濾波器：模糊處理將雜訊去除，使影像平滑。3.3影像缺陷邊緣檢測Canny算法：可偵測出很細微的變化，並且能將雜訊所產生的偽邊界給消除，有相當好的檢測結果。Canny邊緣可分為幾個步驟：1.高斯模糊；2.計算梯度大小與角度；3.非最大抑制法；4.遲滯門檻化。3.4邊框和缺陷輪廓提取Douglas-Peucker擬合算法：用Douglas-Peucker算法實現多邊形逼近，通過記錄的多邊形的各個定點，來獲取所有輪廓信息，用Freeman鏈碼來記錄多邊形。3.5壞幀處理由於採集的環境有限，在圖像採集中會有偏色、丟幀等壞幀現象，為了讓畫質更均勻，能更好的找出壞點，用加權平均，可剔除壞幀，獲得較高質量的待檢測圖像。壞幀圖像壞幀處理後圖像3.6圖像校正通過二維旋轉變換原理或二維平移原理可將位置重新定位。繞座標原點作二維旋轉變化二維平移變換四、研究方法製作完成的手機屏幕必須量測的尺寸包括了上下邊界的高度，左右邊界的寬度以及厚度、光學點的大小位置、通孔的尺寸以及盲孔的大小深度等。無論是線寬還是線距都可以視為兩平行直線之間的距離，因此可以採用霍氏轉換直線擬合法量測線寬線距。具體來說，透過尋邊技術得到代表直線輪廓的邊界點后，將邊界點帶入霍氏轉換直線擬合法即可得到兩條直線方程式。得到兩條直線方程式後，就很容易算出兩條平行線的距離。4.1霍氏轉換直線擬合法直線也可以用極座標的兩個參數P、θ來表示，其中P代表極座標的原點到直線的垂直距離；θ代表直線與X-軸的夾角。直線的極座標表示：Xcosθ+ysinθ=P令（X1、Y1）代表影像平面的一個已知點，將此點代入上式可得P=X1cosθ+Y1sinθ。给定一個θ就可以得到一個P，因此X-Y平面上的一個點，轉換到P-θ平面后就可以得到一條曲綫。A圖內的四個點轉換至P-θ平面後會得到B的四條曲綫。由於電1至3在同一條直線上，因此轉換到P-θ平面后所得到的三條曲綫會相交於一個公共點，B圖所示為實心點。因此點4沒有在點1到3所形成的直線上，因此轉換到P-θ平面後所得到的曲綫就不會通過這個實心點。當X-Y平面上所有的點都完成轉換后，搜尋P-θ平面內最多曲綫通過的點，即可得知想要搜尋直線的兩個參數。圖B內實心點有三條曲綫通過，空心點有兩條線通過其餘點都只有一個點通過，因此實心點在P-θ平面上的座標值就是想要搜尋直線的兩個參數。4.2進行步驟步驟一、用滑鼠框選想要檢測的線寬步驟二、將框選的區域進行二值化步驟三、點選左上角和右下角獲得矩形區域的款選方式雖然方便，但是難免會框到一些其他物體。透過尺寸濾波的方式，將面積較小的物體以背景顏色填掉，只留下面積最大的物體。步驟四、利用便捷點搜尋法找出所有邊界點步驟五、將邊界代入霍氏轉換直線擬合法，在P-θ參數空間內尋找具有最多票的兩個點，其參數分別為（P1、θ1）、（P2、θ2）。步驟六、理論上P、θ會相同，因此|P1-P2|就是線距。4.3執行進度攝影機影像校正、影像擷取、影像增強、影像分割和曲線逼近五、参考文献[1]陈亮嘉，邱奕契.自动化光学检测[M].高立图书2015，1.[2]张岩，王宝光.手机面板质量在线检测系统的研究[J].传感器与微系统，2010,29(4).[3]刘波，李新华，钱翔。手机屏幕缺陷的实时献策[J]。计算机工程与应用，2010,46(28).[4]刘泽，王贵，王平.手机表面缺陷检测机器视觉系统的设计.电子测量与仪器学报，2010,24（11）.六、預期完成的工作項目、成果及績效希望通過本次研究，結合學習的AOI課程上的數字圖像處理知識，分別做出快速採集、壞幀處理、屏幕壞點等方面進行快速高效的檢測，完成的工作項目最後是檢測出屏幕壞點，檢驗尺寸是否正確。七、預定進度甘特圖4.10-4.174.17-4.244.24-5.15.1-5.85.8-5.155.15-5.205.20-5.255.25-5.30撷取影像—邊緣偵測——獲取邊緣點——校正圖像——影像切割——圖像處理——計算——結論——