胡 亮， 胡学娟,3*， 黄圳鸿， 徐 露， 胡 凯， 张家铭

(1. 深圳技术大学 中德智能制造学院，深圳 518118；2. 广东省先进光学精密制造重点实验室，深圳 518118；3. 广东省微纳光机电工程重点实验室，深圳 518118)

1 引 言

薄膜晶体管液晶显示器(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display,TFT-LCD)作为新一代发展非常成熟的显示器件，已经成为电信息产业重要的核心硬件之一，其具有分辨率高、无几何变形、轻薄和功耗低等优点，广泛应用于智能手机、数码相机、平板、显示器等电子设备[1]。由于其复杂的制造工艺，TFT-LCD在生产中不可避免地会产生各种类型的缺陷，主要分为表面缺陷和电气缺陷。其中，Mura缺陷作为TFT-LCD表面缺陷中一种特殊的缺陷，通常具有对比度低、边缘模糊、形状不规则、检测难度大等特点，主要表现为TFT-LCD显示的局部亮度变化，会极大影响用户的视觉感受和使用体验[2]。当前，相关缺陷主要依靠人工视觉检测，该方法存在检测成本高、效率低、主观性强等不足。因此，研究一种准确、快速且符合人眼视觉感知的Mura缺陷自动检测方法显得尤为重要。

目前，国内外有关研究人员已经提出了很多检测Mura缺陷的方法，这些方法主要可分为特征提取法[3-5]和背景抑制法[6-13]。特征提取法是一种快速有效的直接提取Mura缺陷特征的方法。但是，该方法的适用性相对较低，只对具有某些相似特征或特征明显的Mura缺陷有效。背景抑制法是通过背景重构和差分有效地从原始图像中分割出Mura缺陷，是当前研究的主流方向之一。Tsai和Yun等人[6-8]分别提出了基于独立成分分析以及基于主成分分析的背景重建方法来达到抑制Mura缺陷检测过程中不均匀背景的影响。……