光学薄膜表面微细缺陷在线检测方法研究.pdf

机械设计与制造
第10期
Machinery Design Manufacture
2011年10月
文章编号:1001-3997(2011)10-0102-03
光学薄膜表面微细缺陷在线检测方法研究
钟球盛胡广华李静蓉
(华南理工大学机械与汽车工程学院,广州510641)
Research on on-ine inspecting algorithm for micro-defects of optical films surface
ZHONG Qiu-sheng, HU Guang-hua, LI Jing-rong
School of Mechanical &Automotive Engineering, South China Univ of Tech, Guangzhou 510641, China
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【摘要』为了对光学薄膜进行精密光学检测,需要采用教个具有高解析度的线阵CD相机进行
光学膜缺陷图像的同步采集。基于计算机视觉的理论,提出了一种有效的自动质量监测方案,实现对
光学蒋膜朿面微细缺陷项?的检,并根堀检测結果驱动打标机对光学薄膜缺陷进行自动标识和定
位,该方法具有高精度、实时、在线和非接触的显著优势。探索性实验結果表明,采用该方法可获得光学」
膜表面缺陷的清晰图像,缺陷的细节能够得到很好的展现,并且能够完成缺陷特征的提取与识别
关键词:光学薄膜;缺陷检測;计算机视觉
[ Abstract I In this study, a defect inspection system for optical filns has been developed, in which i
several line scan CCD cameras with high resolution are used to acquire the images of the films syn- s
E chronously Based on the Machine Vision technology, an efficient and effective quality monitoring scheme 3
has been proposed to find out the micro defects from the mages. Results gien by the monitoring are the
used to control a marking machine to mark the positions of the defects in the films. Compared with manual i
i inspecting way, the proposed method is outstanding since it has some promising benefits such as high-pre-i
cision, real-time, on-line and noncontact. Experimental results indicate that clear defect images can be ob-
tained, defects detail can be dislayed perfectly and the defect s feature can be extracted and recognized i
Key words: Optical films; Defect inspecting; Machine vision
中图分类号:TH16,TP391.4,TN247文献标识码:A
基础上:,区别在于各自的特殊应用环境不相同,因而难以构建
传统的光学薄膜质量的检测方法主要是人工离线通过放大
种通用的视觉系统。首先,光学薄膜作为被检测对象,其材质具有
镜肉眼检测的方法。用于光学薄膜行业的机器视觉检测系统尚不透明性,透光率大于90%,高透光率低反射率对光路系统设计有
多见。人工视觉一般能够对常见物体进行准确判断,但是也存在着特殊要求,包括光源的选择、光源的安装位置、CCD镜头安装
限制。一旦环境异常,人工视觉可能会对被识别物产生错误判断,位置与角度;其次,被测物体处于运动当中,要实现在线同步检
甚至是无法识别。人工对缺陷的检测,由于检测工作劳动强度大,测,则相れ的采集频率必须与光学膜的运动速度保持一致;最
容易受周圍环境的影响,而产生误判;观测能力有限,检测精度不后,光学薄膜处于复朵的背景中,要实现缺陷特征与背景分离,图
高,无法识别微米级的光膜缺陷;人的主观性强,得到结论不一定像处理的算法必须进行大量的实例验证;并且要实现高速图像的
反映真实的客观世界。特别是高透光率使得表面气泡、划痕等瑕处理与海量数据的分析,算法需要进行最优化设计。
疵与背景的灰度级差极小,容易与噪声像素混淆,缺陷淹没在背3光学薄膜检测系统架构
景当中,导致漏检或误检。
3.1系统主要部件
把计算机视党应用在产品的缺陷检测当中,可以使检测的
系统主要部件的示意图,如图1所示。图中所有的连接线都
标准保持稳定,能长时间运行,能对微小尺寸的缺陷进行在线实为简化的信号传递线。其主要的部件包括:辊轴,编码器,控制器,
时识别与分类,检测结果具备客观性。随着现代生产技术的发展,图像采集卡,线阵CCD相机,相机冷却风扇,侧光LED光源,背
高端产品(如液晶屏幕)对光学薄膜的质量要求越来越高,采用人光LED光源,客户端,以太网,服务端,打印机和报警器
工检查光学薄膜的质量无法适应目前生产的实际需要。基于机器3.2子系统之间的相互逻辑关系
视觉理论,探讨了光学薄膜在线高速检测的研究方法,以机器视
光学薄膜缺陷检测系统可分为以下的子系统:光源系统、光
觉代替人工视觉,完成光学薄膜的缺陷特征提取与识别。
学薄膜传动系统、外触发同步控制系统、通讯系统、图像釆集系
2光学薄膜检测系统的特点
统、图像处理与分析系统、图像识别系统与缺陷打标系统。子系统
所有的视觉系统都是建立在成熟的图像处理与分析理论的之间的相互逻辑关系,如图2所示
大来稿日期:2010-12-18基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助(20097MO043