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    LCD/OLED缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測系統

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    產(chǎn)品簡(jiǎn)介

    在本文中，我們將描述如何在全自動(dòng)測試系統中使用影像亮度色度計，在高速度、大批量的生產(chǎn)環(huán)境中識別和量化缺陷。本文內容涵蓋測試設置，以及可以執行的測試范圍 – 從簡(jiǎn)單的點(diǎn)缺陷檢測到復雜的 Mura檢測和評估。

    詳細介紹

    如何使用影像亮度色度計進(jìn)行 FPD 自動(dòng)光學(xué)檢測

    在產(chǎn)線(xiàn)上及產(chǎn)線(xiàn)的zui終檢測中，主要有三種方法可對高速生產(chǎn)過(guò)程中的平板顯示屏 （FPD） 進(jìn)行光學(xué)檢測：
    1） 人工檢測 —— 輕松處理比較復雜的測試要求。但與電子測試方法相比，它相對緩慢，變化較大
    2） 基于機器視覺(jué)的檢測 —— 非?？旖?，測試簡(jiǎn)單。但很多測試不能反映出人的視覺(jué)體驗
    3） 基于影像亮度色度計的檢測 —— 在速度上介于上述兩種方法之間。能夠像人那樣進(jìn)行“目測”，而且具有高度的可靠性和可重復性
    使用影像亮度色度計系統和相關(guān)分析軟件，可以評估 FPD 的亮度、色彩均勻度和對比度，并識別 FPD 上的缺陷，這種用途已經(jīng)被廣為接受。影像亮度色度計和機器視覺(jué)之間的基本差別在于：影像亮度色度計可以地匹配人類(lèi)視覺(jué)感知，包括對光線(xiàn)和色彩均勻度 （以及不均勻性 ）的感知。
    在本文中，我們將描述如何在全自動(dòng)測試系統中使用影像亮度色度計，在高速度、大批量的生產(chǎn)環(huán)境中識別和量化缺陷。本文內容涵蓋測試設置，以及可以執行的測試范圍 – 從簡(jiǎn)單的點(diǎn)缺陷檢測到復雜的 Mura檢測和評估。

    測量挑戰
    影像亮度色度計系統是基于 CCD 的影像系統，經(jīng)過(guò)校準之后，它對光線(xiàn)、亮度和色彩的反應與 CIE 模型定義的標準人工觀(guān)察者相同?？傻赝瑫r(shí)測量亮度、色彩及其空間關(guān)系。測試時(shí)，系統會(huì )生成數據，并可隨時(shí)使用這些數據來(lái)確定顯示屏均勻性和對比度性能。此外，還可對均勻度差異進(jìn)行分析，以識別和定位潛在的顯示屏缺陷。顯示屏測量和分析面臨的三大重要挑戰是：
    1） 識別與人類(lèi)視覺(jué)感知具有高度關(guān)聯(lián)性的缺陷
    2） 量化缺陷的嚴重程度
    3） 快速執行高重復度的分析
    缺陷的分析和量化可以作為依據，幫助我們確定導致缺陷的顯示屏組件，以及接下來(lái)采取的行動(dòng) – 例如廢棄顯示屏或返回進(jìn)行修理 – 從而提高質(zhì)量測試的效率，還可以降低成本。與人工視覺(jué)檢測相比，使用影像亮度色度計的測試更加快捷和靈活，重復度更高，另外它在匹配人類(lèi)視覺(jué)感知方面的度高于機器視覺(jué)。
    影像亮度色度計可以地捕獲 FPD 上的光線(xiàn)和色彩變化的空間關(guān)系，這一優(yōu)點(diǎn)使得這種測試方法非常適用于評估視覺(jué)性能。

    測量組件和測試
    通過(guò)適當的自動(dòng)測試序列，影像亮度色度計可用于獲取廣泛、的高分辨率數據，以描述特定顯示屏的性能。對于典型測試序列，此類(lèi)測量數據通?？稍趲酌腌娭烈环昼娭畠全@取，具體時(shí)間取決于顯示屏技術(shù)和分辨率。使用新的 Mura缺陷分析技術(shù)，這些影像可用于確定與物理原因直接相關(guān)的各種缺陷之間的細微差異。
    要使用影像亮度色度計進(jìn)行顯示屏的自動(dòng)測量和分析，需要使用組合測量控制和分析軟件。我們針對此應用開(kāi)發(fā)的系統整體結構如圖 1 所示。該系統的主要組件包括：（1） 科研級影像亮度色度計系統；（2） 基于 PC 的測量控制軟件，它不僅控制影像亮度色度計，還控制待測試設備上的測試影像顯示；以及 （3） 一套能夠運行各種測試的影響分析函數。因此，該系統可針對各種顯示屏缺陷 （例如點(diǎn)缺陷、線(xiàn)缺陷和 Mura）提供量化自動(dòng)檢測。
    實(shí)施的部分測試包括：

    圖 1. FPD AOI 測試設置，影像亮度色度計處在自動(dòng)軟件控制下


    顯示屏缺陷檢測應用
    顯示屏缺陷分為很多類(lèi)型，例如像素缺陷和行缺陷、屏幕制造的物理疵點(diǎn) （例如脫層 ）、屏幕損壞 （例如劃痕 ）、影像均勻度的疵點(diǎn) （例如 Mura）。利用對視覺(jué)感知的研究，我們可以根據人工觀(guān)察者發(fā)現這些缺陷的明顯程度 （或者是否明顯 ），通過(guò)數字方式對這些缺陷進(jìn)行分類(lèi)。這個(gè)分析過(guò)程速度很快，而且重復度很高。它適用于多種顯示屏技術(shù)，包括液晶、等離子、OLED 和投影顯示屏。
    在本文中，我們通過(guò)分析多個(gè)顯示屏，演示這些缺陷檢測和分類(lèi)方法。圖 2 顯示了存在行缺陷的顯示屏的光學(xué)測量，分析軟件在顯示屏影像上識別和指示這個(gè)缺陷，如圖 3 所示。行缺陷是一種比較容易確定根源的缺陷；其起因是液晶屏故障。

    圖 2.存在可視行缺陷的顯示屏屏幕的光學(xué)測量。 圖 3.行缺陷是由影像亮度色度計 AOI 軟件識別的；屏幕上為用戶(hù)指明了缺陷位置。
    圖 4 顯示了存在點(diǎn)缺陷的顯示屏的光學(xué)測量；分析軟件在顯示屏影像上識別和指示這個(gè)缺陷，如圖 5 所示。如果分析確定該故障的起因是液晶屏像素停滯，則可將點(diǎn)缺陷歸類(lèi)為像素故障。但是，從單個(gè)角度直視并不能區分死像素與顯示屏玻璃背面微粒之間的差異。在此情況下，需要進(jìn)行第二道檢驗以識別故障原因。

    圖 4.存在點(diǎn)缺陷的顯示屏的光學(xué)測量 – 您能看到嗎？ 圖 5.點(diǎn)缺陷是由影像亮度色度計 AOI 軟件識別的，并在顯示屏屏幕上標記，我們放大了該點(diǎn)，讓它更容易看到。

    Mura的檢測和分類(lèi)可能比較復雜。 Mura通常是亮度和色彩的不均勻性，覆蓋較大的不規則區域。如果發(fā)現亮度和色彩對比度超過(guò)了可感知的閾值，則表示檢測出 Mura。但是，由于人工感知這些對比度取決于多個(gè)因素，包括視距、空間頻率和方向，因此我們無(wú)法通過(guò)查看對比度的簡(jiǎn)單值，來(lái)識別相關(guān) Mura。
    在對顯示屏缺陷的人類(lèi)視覺(jué)感知建模方面，我們zui近取得了進(jìn)展，這使我們能夠從“zui小可覺(jué)差”（JND）的角度來(lái)量化 Mura?；谌斯び^(guān)察員的采樣，我們定義了 JND 標度，如果 JND 差異為 1，則從統計上無(wú)法察覺(jué)；在標度上，JND 為 0，表示沒(méi)有可視的空間對比度，JND 值為 1，表示*個(gè)可察覺(jué)空間對比度 – 這樣就能針對各種顯示屏技術(shù)對顯示缺陷進(jìn)行分級。因此，我們可以處理亮度和色彩的空間分配的影像亮度色度計測量，以創(chuàng )建影像的 JND 映射，其中 Mura缺陷在與人類(lèi)視覺(jué)感知直接關(guān)聯(lián)的前提下進(jìn)行了分級。
    圖 6 顯示了存在 Mura缺陷的顯示屏，經(jīng)過(guò)分析后，我們在顯示屏影像上識別了該缺陷，如圖 7 所示。

    圖 6.對存在 Mura缺陷的顯示屏進(jìn)行影像亮度色度計測 量，您能夠找到這個(gè)缺陷嗎？


    圖 7.該 Mura缺陷是由影像亮度色度計 AOI 軟件在顯示屏上識別的。它的范圍與 JND 值一同顯示。

    圖 8 和圖 9 顯示了識別 Mura的步驟。作為中間步驟，它會(huì )生成一個(gè)差異影像，顯示相對于參考影像的亮度偏差。然后計算顯示屏的 JND 映射。請注意，圖 7 所示的 Mura測試有意忽略了 JND 影像中的明顯邊緣效應。這些效應可以簡(jiǎn)單地單獨識別和分類(lèi)。
    識別 Mura缺陷并不是基于各區域之間的對比度計算的簡(jiǎn)單數學(xué)計算。首先， Mura區域的大小和形狀各不相同。其次，人工感知 Mura的能力受到其他一些因素的制約 – 視頻、空間頻率和色彩。

    圖 8.差異圖片顯示了相對于計算參考影像的偏離。Mura的位置突出顯示。


    圖 9.顯示了顯示屏 JND 映射的“偽彩色圖像”。顯示屏邊緣的漏光和明顯 Mura缺陷標識為較大的 JND 值。

    基于影像亮度色度計的 AOI 測試系統可以快速可靠地識別和量化顯示屏缺陷。為確定或分類(lèi)缺陷根源，從而確定顯示屏的狀態(tài)，有時(shí)需要人工檢測。很多情況下，例如圖 3 所示的行缺陷，識別的缺陷及其起因之間存在一對一關(guān)系。在這些情況下，我們可以即時(shí)對缺陷進(jìn)行分類(lèi)，而且無(wú)需人工檢測。而在其他一些情況下，例如某些 Mura缺陷，缺陷可能有多種原因，因此我們需要更多信息幫助進(jìn)行分類(lèi)。執行這種分類(lèi)的一種高效方法是讓人工操作員確定哪種原因是正確的。當需要人工分類(lèi)時(shí)，為了提高效率，TrueTest 會(huì )向操作員指示需要進(jìn)一步檢驗的缺陷的位置和詳細信息?？梢栽谌斯づ袛嗷A上進(jìn)行加速，例如專(zhuān)門(mén)針對需要分類(lèi)的缺陷，以及提供適當的細節。
    對于圖 4 和 圖 5 中所示的點(diǎn)缺陷，操作員可以知道暗點(diǎn)的準確位置和相關(guān)信息，從而快速確定該缺陷是死像素，還是顯示屏玻璃背面的微粒。
    總結
    本文檔所述的影像亮度色度計 AOI 測試方法可以應用于多種顯示屏技術(shù)， FPD（液晶、等離子、OLED）和投影顯示屏均可使用。這些方法提供與人工視頻感知相關(guān)的快速可重復測量，能夠通過(guò)數字方式標識缺陷特征，因而不僅可以識別顯示屏缺陷，還能夠按原因對缺陷進(jìn)行分類(lèi)。這使我們能夠在制造應用中對顯示屏進(jìn)行*測量，并根據用戶(hù)定義的標準，自動(dòng)確定顯示屏是否通過(guò)測試。更加重要的是，它還可以自動(dòng)確定修補措施 （例如返工或廢棄 ）。



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