欧阳韬

（上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海200240）

基于机器视觉的OLED屏混色缺陷检测算法

欧阳韬

（上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海200240）

OLED屏的混色缺陷表现为面板上低对比度、色彩不均一的区域，具有背景整体亮度不均、各个通道灰度变化都不明显等特点，因此用基于机器视觉的方法从图像中分割出来缺陷是非常困难的。借鉴检测Mura缺陷的算法，首先用正交多项式的曲面拟合方法去构造一张背景图，再用原图与背景图相减，得到疑似缺陷的区域，然后针对混色缺陷自身的特点，提出一种基于面板像素周期性排布的检测方法，最后通过设定的阈值筛选出真正的缺陷。实验结果表明，该方法对混色缺陷的检测比较有效，且算法简单，实时性高，易于实现。

0 引言

随着信息显示技术的不断发展，有机发光二极管（OLED）显示屏的生产工艺日益成熟，越来越多的显示屏制造厂商开始投入资金批量生产OLED显示屏。比起液晶显示LCD，OLED具有画质均匀、视角广阔、反应速度灵敏、可制作成挠曲式面板等优点，同时OLED为自发光材料，不需要用到背光板，用简单驱动电路即可达到发光，制程简单，因此备受厂商和消费者青睐，OLED作为下一代新型显示技术也逐渐被业界视为主流发展趋势[1]。

为了防止不理想的OLED产品流入市场，这就需要专业的质检人员来检测面板上面的缺陷，但是用人眼检测需要更高的劳动力成本，而且不同的质检人员针对同一面板的检测结果可能都不太一样，即便同一人检测，受人类情绪变化等主观因素影响，也难以避免检测结果不一致的情况。……