罗志航,李俊峰

(浙江理工大学 机械与自动控制学院,杭州 310018)

导光板(Light Guide Plate,LGP)是液晶显示屏背光模组的主要组成部分,具有发光效率高、功耗低、导光均匀、性价比高等优点,广泛应用在LCD 背光源、超薄广告灯箱、摄影及医疗看片器等场合.

导光板生产过程中,由于加工工艺与原料成分的影响,不可避免的会出现黄化等各种缺陷.虽然黄化缺陷出现的概率较低,但会使导光板透明度降低,光色偏黄,严重影响用户使用,故黄化缺陷检测在生产过程中十分必要.目前,对导光板的黄化缺陷检测仍依靠人工方式进行,由于黄化现象人眼极难发觉,且检测需要在强光环境下,对工人精神以及眼睛伤害很大.另一方面,工人劳动强度大时,检测效率低、质量不稳定,成本较高.

快速发展的机器视觉技术,为导光板的黄化缺陷检测带来了更加高效、便捷的检测手段.机器视觉,即用计算机代替人的大脑,用相机代替人的眼睛,对获取的图像信息进行分析处理[1-4].目前国内外学者对此展开了大量研究,一些算法和成果已经成功应用在LCD、磁瓦、玻璃等表面缺陷,但对导光板的缺陷检测则研究较少.由于导光板是LCD 中的重要组件,其缺陷检测可以参考LCD的研究成果.Gan 等[5]提出了一种局部二进制拟合模型,对初始轮廓提取缺陷边界,对表面均匀的LCD 适应性很好,但对于较不均匀的导光板图像容易出现误判.李俊峰等[6,7]设计使用多方向Gabor及高斯导数滤波器,利用形态学区域膨……