液晶面板晕开缺陷的电子限度样本设计与应用

晕开缺陷（Particle Gap）是液晶面板常见缺陷之一，在工业生产中需要准确评价缺陷的严重等级。传统评价方法存在准确率低、误差大的问题。本文基于Particle Gap缺陷的形态与颜色特征，利用Photo Shop软件设计了Particle Gap电子限度样本，提高了缺陷等级评价的准确率。首先根据形态将缺陷分为4类，通过色彩分析仪分析发现圆形有核和圆形无核两类缺陷的颜色呈各向同性，从中心向边缘分为均匀渐变和非均匀渐变两类；然后建立了Particle Gap电子限度样本模型，经过对比实验找出了不同等级之间精准的电子限度样本；最后分析得出Particle Gap色域范围为色相H∈[30°，45°]，饱和度S∈[2%,56%]，明度B∈[15%,66%]。随着缺陷由轻变重，色相总体呈减小趋势，饱和度逐渐增大，明度先升高后降低，为制作与修订电子限度样本提供了参考。该限度样本应用于H公司面板检测工序后，Particle Gap等级准确率提高7.1%以上，因错检造成的产品和材料损失显著降低，在缺陷检测领域具有重大应用价值。     

大尺寸液晶面板获取精准缺陷坐标的研究与应用

为了解决传统小尺寸液晶面板缺陷寻址方法应用在高分辨率、大尺寸液晶面板上存在的效率低、精度差等问题,建立了全自动缺陷精确寻址系统,并对该系统硬件与软件的架构及实施方式、缺陷的定址逻辑进行研究。首先,在点灯检测设备的基础上增加可移动光学相机机构和相应的软件架构,构建成寻址中控系统;然后,通过相机拍摄液晶面板自身显示的空心十字光标与缺陷重合前后的图片,采用对比的方法精确定位缺陷;最后,通过液晶面板驱动装置输出缺陷坐标。对5种缺陷进行测试,结果表明,该系统稳定易用,具有全自动、识别速度快和100%精确寻址等优点。该系统应用于H公司缺陷坐标寻址工序后,缺陷坐标准确性提升30%以上,缺陷维修收益显著提升,在大尺寸液晶面板缺陷维修坐标寻址领域具有重大应用价值。     

液晶面板图片判级方法的研究与应用

本文在AOI(Automatic Optic Inspection)网络上增加服务器和判级终端,构建了图片判级系统,该系统可由人员或Artificial Intelligence(AI)在判级终端分析缺陷图片,对AOI判NOT GOOD的成盒后液晶面板进行等级复核,从而取代昂贵的点灯检测设备,节省费用,同时简化缺陷维修流程。经过6种高发缺陷的测试,结果表明此系统稳定易用,具有构建成本低、兼容性强和干扰缺陷识别准确性高等优点,在液晶面板的缺陷检测领域具有重大应用价值。