..手機屏幕檢測專題研究提案目錄摘要……………………1關鍵詞…………………1研究背景及目的………1研究方法………………9參考文獻………………10預期完成的工作項目、成果及績效…………………10進度甘特圖……………11一、摘要本次的專題研究我們將對市面上應用廣泛的手機為主題展開研究,主要對手機屏幕的二維尺寸、壞點、瑕疵〔深入研究。我們的研究方法主要採取AOI：自動化光學檢測,它可以利用圖像識別物體的形狀。也可以利用尺寸量測技術檢查物體的尺寸是否符合要求,此外也可以用用來檢測物體表面的色澤和紋理是否正確,以及表面是否有瑕疵。現在全面性的自動化產業是維拉發展的必然趨勢,唯量測與檢驗的複雜度以及不確定性相當高,使得量測與檢驗的作業反而是目前自動化程度最低的一部份。在生產過程中,產品的品種檢測不但耗費人力、資源、時間同時也大大降低了生產的效率和質量。我們將對手機產業進行屏幕的檢測研究。關鍵詞自動化、LCD、數字影像三、研究背景及目的隨著科技發展,隨著人們生活質量的提高,手機等電子產品已經廣泛被使用。電子產品滲透入社會生活中,琳瑯滿目的商品成爲了大家的選擇,如何保證出產的產品可以被大家廣為認可,如何才能對質量產生保障,如何才能使使用者心安理得,那麼就要對出產的產品進行檢測,我們將對手機屏幕的尺寸、壞點、瑕疵進行深入的研究。此前,3DFamily負責的Iphone5S出廠檢測,是對手機的整體進行檢測。包括了尺寸以及整體外觀、屏幕瑕疵。裂紋以及邊角刮痕。目前市場上出現很多的雜牌液晶,這些雜牌液晶標明了較高的性能參數,擁有絕對讓人動心的價格。但是便宜的價格背后是讓人懷疑的性能,這其中很多液晶都采用了最低等的面板,所以在顯示畫面的效果方面,就不怎么讓人滿意了。那么在購買LCD的時候,我們如何來辨別自己的液晶是否是優良產品呢？

在這種情況下,肉眼很難看出液晶的瑕疵,只有通過一些測試方法才能檢測出液晶的好壞。一般來說,測試的重點是液晶屏的壞點、暗點、亮點,當然,我們首先應該了解什么是壞點、暗點、亮點。

壞點：在白屏情況下為純黑色的點或者在黑屏情況下為純白色的點。在切換至紅、綠、藍三色顯示模式下此點始終在同一位置上并且始終為純黑色或純白色的點。這種情況下就說明該點的R、G、B三個像素點均已經損壞,所以叫壞點。

亮點：在黑屏情況下呈現R、G、B三個像素的點。

暗點：在白屏情況下出現非單純R、G、B三個像素的色點。

明白了壞點、亮點、暗點的區分,我們再一起來看一下如何利用背景和軟件來進行測試。用桌面背景測試

在購買LCD的時候,商家通常播放很多廠家自制的各種鮮艷明麗的圖片來進行展示,而消費者往往被這種畫面所吸引而動心,但是這些畫面也能讓你看不到LCD所存在的亮點、暗點、壞點,所以我們應該換一些獨特的桌面來進行測試一下。

在桌面上單擊右鍵,選擇"屬性",然后依次選擇"外觀""高級""顏色",最后在顏色一欄中選擇"黑色"或者"白色",點擊"確定"。在桌面全黑、全白的背景下,仔細觀察液晶屏上有無異色點或發光的亮點,如果有,則該液晶顯示屏存在問題,最好重新換一臺。軟件測試：

當然,單憑肉眼觀察有時一不小心就會"失手",所以推薦幾款常見的軟件方便大家的測試,常見的軟件有DisplayX、Nokia

Monitor

Test、Monitors

Matter

CheckScreen三款軟件,這三款軟件都能對LCD進行全面的測試,我們一起來了解一下。

DisplayX：這是一款現在用的比較多的測試軟件,因為只有48K,無需安裝,解壓后直接運行就可,所以十分適合購買液晶的時候進行測試。我們只需要點擊"常規完全測試"即可完成所有測試,包括交錯、純色、色彩、會聚、幾何形狀、呼吸效應、256級灰色、灰度、對比度等常見項目。

在這里我們簡單介紹一下壞點、暗點、亮點的測試,在"常規單項測試"下拉菜單中選擇"純色"模式,單擊鼠標可以進入全黑、全紅、全綠、全白、全藍等不同的純色。通過更換不同的純色模式,可以很輕松的發現屏幕上的壞點、暗點、亮點。最后右擊鼠標或按下Esc鍵即可退出。這款軟件的其他測試項目這里我們不作具體介紹,大家可以查詢其使用方法.Nokia

Monitor

Test：這也是一款比較簡單實用的測試軟件,它能找出屏幕存在的問題,例如亮點、暗點、壞點等,除次之外,它還能檢測出顯示器的實際性能參數。如果只需要檢測壞點等常用性能,我們選擇主界面中的"Colors〔顏色"一項,在此選項中,同樣會出現白、紅、黑、藍、綠五種顏色,可以很方便的檢測顯示器存在的壞點、暗點、亮點。Monitors

Matter

CheckScreen：這款軟件除了具有前兩款軟件的功能之外,還能檢測文字顯示效果、視頻雜訊等參數。其中"Pixel

Check"選項就能檢測有無壞點及亮暗點。手機液晶屏的下面都有紅、綠、藍濾光片,通過各自驅動電路的開合調配出各種團的多種色彩,但是卻不能保證它每個都正常工作,而產生異常的像素點就為壞點。壞點主要又分為黑點和白點〔暗點和亮點,不論是什麼,它與標準圖像的灰度值都會有較大的出入,所以必須要檢測出屏幕的壞點。而因為大規模的生產和使用,就不得不用快速、準確的識別液晶屏幕的壞點,所以用AOI檢測是最有效的方法。目的：檢測出屏幕的壞點。四、研究方法、進行步驟、執行進度1.研究方法數字影像處理〔digitalimageprocessing,實際可看作是由多個像素點構成的二維矩陣,用二元函數來表示,如,分別為像素點橫縱座標,為該像素點的強度〔intensity或灰階〔graylevel,當、和的強度值為有限的離散量時,就稱為數位影像〔digitalimage。其主要目的為改善影像視覺品質,便於找出LCD壞點。數字影像處理又包含：影像基本運算,減少影像雜訊,增強對比度,影像的銳化等等。對於壞點的檢測,由於壞點與周圍正常像素有明顯的灰度變化,即有明顯的邊緣特徵,所以只要通過對擷取的影像進行預處理,去除噪等動作,提取周圍邊緣進行識別、統計,將一級輪廓數作為壞點數目,就可以找出壞點有多少。2.進行步驟開始擷取影像影像處理影像切割檢測屏幕壞點結束開始擷取影像影像處理影像切割檢測屏幕壞點結束3.執行進度CCD擷取影像CCD擷取影像邊緣偵測邊緣偵測獲取邊緣點獲取邊緣點二維幾何變化校正圖像二維幾何變化校正圖像影像切割影像切割圖像預處理圖像預處理Canny邊緣偵測Canny邊緣偵測DouglasPeucker算法,多邊形逼近DouglasPeucker算法,多邊形逼近Freeman鏈碼提取輪廓Freeman鏈碼提取輪廓統計一級輪廓數統計一級輪廓數壞點數壞點數3.1一些將使用的方法與效果邊緣缺口修復：腐蝕：使一張影像的成分縮減。膨脹：擴大一張影像的成分。3.2圖像去噪高斯平滑濾波器：模糊處理將雜訊去除,使影像平滑。3.3影像缺陷邊緣檢測Canny算法：可偵測出很細微的變化,並且能將雜訊所產生的偽邊界給消除,有相當好的檢測結果。Canny邊緣可分為幾個步驟：1.高斯模糊；2.計算梯度大小與角度；3.非最大抑制法；4.遲滯門檻化。3.4邊框和缺陷輪廓提取Douglas-Peucker擬合算法：用Douglas-Peucker算法實現多邊形逼近,通過記錄的多邊形的各個定點,來獲取所有輪廓信息,用Freeman鏈碼來記錄多邊形。3.5壞幀處理由於採集的環境有限,在圖像採集中會有偏色、丟幀等壞幀現象,為了讓畫質更均勻,能更好的找出壞點,用加權平均,可剔除壞幀,獲得較高質量的待檢測圖像。壞幀圖像壞幀處理後圖像3.6圖像校正通過二維旋轉變換原理或二維平移原理可將位置重新定位。繞座標原點作二維旋轉變化二維平移變換四、研究方法製作完成的手機屏幕必須量測的尺寸包括了上下邊界的高度,左右邊界的寬度以及厚度、光學點的大小位置、通孔的尺寸以及盲孔的大小深度等。無論是線寬還是線距都可以視為兩平行直線之間的距離,因此可以採用霍氏轉換直線擬合法量測線寬線距。具體來說,透過尋邊技術得到代表直線輪廓的邊界點后,將邊界點帶入霍氏轉換直線擬合法即可得到兩條直線方程式。得到兩條直線方程式後,就很容易算出兩條平行線的距離。4.1霍氏轉換直線擬合法直線也可以用極座標的兩個參數P、θ來表示,其中P代表極座標的原點到直線的垂直距離；θ代表直線與X-軸的夾角。直線的極座標表示：Xcosθ+ysinθ=P令〔X1、Y1代表影像平面的一個已知點,將此點代入上式可得P=X1cosθ+Y1sinθ。給定一個θ就可以得到一個P,因此X-Y平面上的一個點,轉換到P-θ平面后就可以得到一條曲綫。A圖內的四個點轉換至P-θ平面後會得到B的四條曲綫。由於電1至3在同一條直線上,因此轉換到P-θ平面后所得到的三條曲綫會相交於一個公共點,B圖所示為實心點。因此點4沒有在點1到3所形成的直線上,因此轉換到P-θ平面後所得到的曲綫就不會通過這個實心點。當X-Y平面上所有的點都完成轉換后,搜尋P-θ平面內最多曲綫通過的點,即可得知想要搜尋直線的兩個參數。圖B內實心點有三條曲綫通過,空心點有兩條線通過其餘點都只有一個點通過,因此實心點在P-θ平面上的座標值就是想要搜尋直線的兩個參數。4.2進行步驟步驟一、用滑鼠框選想要檢測的線寬步驟二、將框選的區域進行二值化步驟三、點選左上角和右下角獲得矩形區域的款選方式雖然方便,但是難免會框到一些其他物體。透過尺寸濾波的方式,將面積較小的物體以背景顏色填掉,只留下面積最大的物體。步驟四、利用便捷點搜尋法找出所有邊界點步驟五、將邊界代入霍氏轉換直線擬合法,在P-θ參數空間內尋找具有最多票的兩個點,其參數分別為〔P1、θ1、〔P2、θ2。步驟六、理論上P、θ會相同,因此|P1-P2|就是線距。4.3執行進度攝影機影像校正、影像擷取、影像增強、影像分割和曲線逼近參考文獻[1]陳亮嘉,邱奕契.自動化光學檢測[M].高立圖書2015,1.[2]張巖,王寶光.手機面板質量在線檢測系統的研究[J].傳感器與微系統,2010,29<4>.[3]劉波,李新華,錢翔。手機屏幕缺陷的實時獻策[J]。計