一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法及系统

技术领域

本申请涉及图像处理相关技术领域，尤其涉及一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法及系统。

背景技术

模板匹配算法是一种基本的图像处理方法，其主要目的是在一幅图像中寻找与给定模板最相似的区域。随着计算机视觉技术的不断发展，模板匹配算法也在不断地演变和完善。模板匹配算法的发展现状大致分为三个方向：基于传统特征的模板匹配算法：这类算法主要依赖于对图像的特征提取和匹配，包括均方差匹配、相关匹配和归一化互相关匹配等。目前已经被广泛应用于图像处理领域，但是在处理复杂图像时存在一定的局限性。基于特征提取的模板匹配算法：特征提取是一种将图像中的信息转换为特征向量的技术。基于特征提取的模板匹配算法能够更好地处理复杂图像，在目标检测和识别方面表现优异。基于深度学习的模板匹配算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，已经在图像处理领域取得了显著的成果。基于深度学习的模板匹配算法能够自动学习图像特征，并且在处理大规模数据时表现出色。

总之，模板匹配算法在不断的发展和创新，并不断提高在图像处理领域的应用效果。

POLMARK是一种等宽字符logo,通常出现在偏贴制程后的LCD屏幕上，用于标识偏贴片型号，其中上下偏光片上POLMARK的logo颜色可能存在差异，可以通过logo颜色来判断偏贴是否正确。

当进行LCD显示屏的缺陷检测时，需要修复POLMARK。因为POLMARK本身是一种显示图案,如果不修复POLMARK，可能会掩盖显示屏本身的缺陷，导致检测结果不准确。因此，在进行LCD显示屏的缺陷检测时，需要在检测画面上修复POLMARK。

目前平板显示行业常用的定位POLMARK的方法有以下几种：基于边缘检测的定位方法：通过边缘检测算法(如Canny算法)提取POLMARK的轮廓，从而确定其位置和姿态。基于色彩分割的定位方法：通过色彩分割算法(如HSV颜色空间分割)提取POLMARK的颜色信息，从而确定其位置和姿态。基于形态学处理的定位方法：通过形态学处理算法(如膨胀、腐蚀)提取POLMARK的形状信息，从而确定其位置和姿态。基于特征点检测的定位方法：通过特征点检测算法(如SIFT、SURF)提取POLMARK的关键点，从而确定其位置和姿态。

但上述方法具有以下缺点：边缘检测算法容易受到图像噪声和干扰的影响，提取出的边缘信息可能存在断裂和重叠等问题，对于形状复杂的POLMARK定位效果不佳。色彩分割算法容易受到较大光线变化和阴影的影响，提取出的颜色信息可能受到周围环境的干扰，对于颜色相似的POLMARK定位效果不佳。形态学处理算法容易受到图像噪声和干扰的影响，提取出的形状信息可能存在断裂和重叠等问题，对于形状复杂的POLMARK定位效果不佳。特征点检测算法对光照变化和噪声敏感，提取出的关键点可能存在误匹配和漏匹配等问题，对于POLMARK纹理较少的情况下定位效果不佳。

随着生产力水平的不断提高，工业自动化技术的不断进步，LCD显示屏对画质检测结果的准确性和效率提出了更高的要求，相应地检测过程中更需要不断提升对POLMARK定位准确性和速度。

综上，基于上述问题，现有技术中尚未找到有效的解决方案。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

鉴于现有技术的上述缺点、不足，本申请提供一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法及系统，通过加载含有POLMARK的LCD显示屏画面图像；定位POLMARK的ROI(region ofinterest)区域，即感兴趣区域；生成掩膜图像；修复LCD显示屏的POLMARK区域；在修复POLMARK后的LCD显示屏画面图像上，检测是否存在暗点、亮点、暗线、亮线、Mura等缺陷。

本发明提供了一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法，所述方法包括：

获取LCD显示屏的原始图像，并加载目标模板图库；

将所述原始图像与所述目标模板图库中的模板图像进行缩放，通过尺度和角度的不变性进行模板匹配，获取匹配目标区域的目标外接矩形；

根据所述目标外接矩形，截取ROI目标区域图像；

对所述ROI目标区域图像进行灰阶归一化以及阈值二值化处理，得到二值图像；

构建与所述原始图像大小相同的空图像坐标系，将所述二值图像拷贝至所述空图像坐标下，得到POLMARK掩膜图像；

通过所述POLMARK掩膜图像修复所述原始图像，并对所述LCD显示屏进行检测。

在本发明的一个实施例中，对所述ROI目标区域图像进行灰阶归一化以及阈值二值化处理，得到二值图像之后还包括：

通过查找连通域，将距离预设范围内的连通域进行合并，屏蔽所述ROI目标区域图像中的显示缺陷干扰因素，得到ROI区域的POLMARK掩膜图像。

在本发明的一个实施例中，将所述原始图像与所述目标模板图库中的模板图像进行缩放，通过尺度和角度的不变性进行模板匹配，获取匹配区域的目标外接矩形，还包括：

将所述原始图像和所述模板图像按目标长宽比例进行缩放；

执行具有尺度和角度不变性的模板匹配；

将所述模板匹配的结果还原到标准尺寸；

通过循环覆盖目标匹配结果的方式进行多目标匹配，直至匹配结果不满足预设阈值。

在本发明的一个实施例中，根据所述目标外接矩形，截取ROI目标区域图像，包括：

判断所述LCD显示屏是否存在多个POLMARK；

若存在多个POLMARK，则通过所述目标外接矩形截取多个ROI目标区域图像；

若不存在多个POLMARK，则通过所述目标外接矩形截取单个ROI目标区域图像。

在本发明的一个实施例中，通过多个目标外接矩形区域交并集，截取ROI目标区域图像。

在本发明的一个实施例中，对所述ROI目标区域图像进行灰阶归一化以及阈值二值化处理，得到二值图像，还包括：

当所述ROI目标区域图像中出现暗线与POLMARK混叠时，通过投影法将所述暗线屏蔽。

本发明还提供了一种LCD显示屏POLMARK定位检测系统，应用于上述任一项实施例所述的方法，所述系统包括：

加载模块，用于获取LCD显示屏的原始图像，并加载目标模板图库；

截取模块，用于将所述原始图像与所述目标模板图库中的模板图像进行缩放，通过尺度和角度的不变性进行模板匹配，获取匹配区域的目标外接矩形；根据所述目标外接矩形，截取ROI目标区域图像；

处理模块，用于对所述ROI目标区域图像进行灰阶归一化以及阈值二值化处理，得到二值图像；

获取模块，用于构建与所述原始图像大小相同的空图像坐标系，将所述二值图像拷贝至所述空图像坐标下，得到POLMARK掩膜图像；

修复模块，用于通过所述POLMARK掩膜图像修复所述原始图像，并对所述LCD显示屏进行检测。

在本发明的一个实施例中，所述获取模块还用于：

通过查找连通域，将距离预设范围内的连通域进行合并，屏蔽所述ROI目标区域图像中的显示缺陷干扰因素，得到ROI区域的POLMARK掩膜图像。

在本发明的一个实施例中，所述截取模块还用于：

将所述原始图像和所述模板图像按目标长宽比例进行缩放；

执行具有尺度和角度不变性的模板匹配；

将所述模板匹配的结果还原到标准尺寸；

通过循环覆盖目标匹配结果的方式进行多目标匹配，直至匹配结果不满足预设阈值。

在本发明的一个实施例中，所述截取模块还用于：

判断所述LCD显示屏是否存在多个POLMARK；

若存在多个POLMARK，则通过所述目标外接矩形截取多个ROI目标区域图像；

若不存在多个POLMARK，则通过所述目标外接矩形截取单个ROI目标区域图像。

本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

本发明所述的一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法及系统，通过加载含有POLMARK的LCD显示屏画面图像；定位POLMARK的ROI区域；生成掩膜图像；修复LCD显示屏的POLMARK区域；在修复POLMARK后的LCD显示屏画面图像上，检测是否存在暗点、亮点、暗线、亮线、Mura等缺陷。基于模板匹配的POLMARK定位方法，可以确保检测结果的准确性，并提高LCD显示屏的质量和性能。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：

图1示出了本申请实施例所提供的一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法的流程图；

图2示出了本申请实施例所提供的基于形态学处理的定位方式的示意图；

图3示出了本申请实施例所提供的基于模板匹配的定位方式的示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中的附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应当理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。

另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容，结合特定应用场景“基于模板匹配的LCD显示屏POLMARK定位检测方法”中，给出以下实施方式，对于本领域技术人员来说，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。

本申请实施例下述方法可以应用于任何需要进行基于模板匹配的LCD显示屏POLMARK定位检测的场景，本申请实施例并不对具体的应用场景作限制，任何使用本申请实施例提供的基于模板匹配的LCD显示屏POLMARK定位检测均在本申请保护范围内。

为便于对本申请进行理解，下面结合具体实施例对本申请提供的技术方案进行详细说明。

本申请提供了一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法，加载含有POLMARK的LCD显示屏画面图像；定位POLMARK的ROI区域；生成掩膜图像；修复LCD显示屏的POLMARK区域；在修复POLMARK后的LCD显示屏画面图像上，检测是否存在暗点、亮点、暗线、亮线、Mura等缺陷，确保检测结果的准确性，并提高LCD显示屏的质量和性能。

随着生产力水平的不断提高，工业自动化技术的不断进步，LCD显示屏对画质检测结果的准确性和效率提出了更高的要求，相应地检测过程中更需要不断提升对POLMARK定位准确性和速度。在这种行业背景下，采用了一种基于模板匹配的LCD显示屏POLMARK定位方法。现有LCD显示屏POLMARK的定位方式在计算速度或准确性等方面存在不足，限制了设备产出效率并直接影响到画质缺陷如暗点、暗线、亮点、亮线、Mura等检出的准确性。本申请基于现存技术的不足，采用了一种更高效且更准确的POLMARK定位方式。

图1为本申请实施例提供的一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法的流程图，本申请实施例提供的方法，包括以下步骤：

S101：获取LCD显示屏的原始图像，并加载目标模板图库。

示例性的，本申请首先需要加载模板图库，如图3所示为LCD显示屏POLMARK的局部放大图。

具体的，载入LCD显示屏原始图像(含POLMARK)，加载指定路径下的模板图库：考虑到实际应用的一般性，POLMARK的种类可能不是唯一的,因此需要满足多模板匹配的需求。

S102：将所述原始图像与所述目标模板图库中的模板图像进行缩放，通过尺度和角度的不变性进行模板匹配，获取匹配目标区域的目标外接矩形。

示例性的，采用具有尺度和角度不变性的模板匹配方式完成定位，并绘制相关矩形区域以示意匹配结果。

在一些可能的实施方式中，将所述原始图像与所述目标模板图库中的模板图像进行缩放，通过尺度和角度的不变性进行模板匹配，获取匹配区域的目标外接矩形，还包括：

将所述原始图像和所述模板图像按目标长宽比例进行缩放；

执行具有尺度和角度不变性的模板匹配；

将所述模板匹配的结果还原到标准尺寸；

通过循环覆盖目标匹配结果的方式进行多目标匹配，直至匹配结果不满足预设阈值。

示例性的，将原始图像按长宽比例缩放，同时将模板图像缩放，执行具有尺度和角度不变性的模板匹配，将匹配结果还原到标准尺寸，通过循环覆盖最佳匹配结果的方式执行多目标匹配，直至不能满足设定阈值和条件为止。

S103：根据所述目标外接矩形，截取ROI目标区域图像。

在一些可能的实施方式中，根据所述目标外接矩形，截取ROI目标区域图像，包括：

判断所述LCD显示屏是否存在多个POLMARK；

若存在多个POLMARK，则通过所述目标外接矩形截取多个ROI目标区域图像；

若不存在多个POLMARK，则通过所述目标外接矩形截取单个ROI目标区域图像。

示例性的，判断LCD显示屏是否存在多个POLMARK，如果获取多个匹配ROI则依次截取ROI目标区域图像，否则通过获取的最佳匹配区域的外接矩形截取ROI目标区域图像，更具一般性地，通过判断多个矩形区域交并集的方式截取最终ROI图像。ROI(region ofinterest)区域，即感兴趣区域，在机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域ROI。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。在图像处理领域，感兴趣区域(ROI)是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是你的图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理。使用ROI圈定你想读的目标，可以减少处理时间，增加精度。

在一些可能的实施方式中，通过多个目标外接矩形区域交并集，截取ROI目标区域图像。

在一些可能的实施方式中，对所述ROI目标区域图像进行灰阶归一化以及阈值二值化处理，得到二值图像，还包括：

当所述ROI目标区域图像中出现暗线与POLMARK混叠时，通过投影法将所述暗线屏蔽。

示例性的，将ROI图像进行灰阶归一化操作，再将拉伸对比度之后的图像进行阈值化处理，得到二值图像，对于出现暗线与POLMARK混叠在一起的情况，可以通过投影法等特殊处理将横线或者纵线将其屏蔽。

S104：对所述ROI目标区域图像进行灰阶归一化以及阈值二值化处理，得到二值图像。

示例性的，截取ROI目标区域图像，并通过灰阶归一化和阈值化得到二值图像。

在一些可能的实施方式中，对所述ROI目标区域图像进行灰阶归一化以及阈值二值化处理，得到二值图像之后还包括：

通过查找连通域，将距离预设范围内的连通域进行合并，屏蔽所述ROI目标区域图像中的显示缺陷干扰因素，得到ROI区域的POLMARK掩膜图像。

示例性的，通过查找连通域的方式将近邻连通域合并。

具体的，上述二值图像已经初步满足使用要求，在此基础上通过查找连通域的方式将距离一定范围内的小块连通域进行合并，可以屏蔽一些ROI矩形区域内诸如暗线、亮线、暗点、亮点等干扰因素，进一步提高算法的鲁棒性。

需要说明的是，如果采用人工框选ROI区域的处理方式，在POLMARK位置偏差较大时存在超出区域范围的风险，并导致不能正确修复POLMARK，本申请采用的基于模板匹配的方式则保证了定位的准确性并相应地缩小了计算范围，另外，针对正常显示且无明显缺陷的LCD显示屏时，本申请采用的POLMARK的定位效果与现有定位方式如基于形态学处理的定位方法等，并不能得出较大差别。但是考虑到实际缺陷诸如亮点、亮线、暗点、暗线及Mura等客观存在，本申请采用的基于模板匹配的定位方式就能显现出它在定位的速度和准确性等方面的优势。通过图2、图3举例一般缺陷如暗线等，比较不同定位方式的结果差异。

通过两种定位方式的一般计算过程，很容易发现基于形态学处理的定位方式是基于全局图像的，这是由于POLMARK的位置不确定性决定的，而基于模板的定位方式则会将计算范围缩小到单个POLMARK模板图像尺度内，这就决定了前者的计算量会随着图像尺寸的增加而成比例增大，相应地计算时间与基于模板匹配的定位方式迅速拉开差距。

更重要地，由于基于形态学处理的定位方式是全局性计算，过程中很容易受到屏幕缺陷的影响，将一些缺陷误判为POLMARK区域，以至于在后续的缺陷检测中错误地屏蔽了一些缺陷特征，从而导致检测结果的误判。而基于模板匹配的定位方式，则通过对模板信息的解读，获取了POLMARK更多的特征信息，有效屏蔽了屏幕显示缺陷等干扰，即使在定位到的ROI区域内引入了缺陷特征也可以通过投影方法、面积筛选方法等将缺陷滤除，不影响最终检出结果。

S105：构建与所述原始图像大小相同的空图像坐标系，将所述二值图像拷贝至所述空图像坐标下，得到POLMARK掩膜图像。

示例性的，以上计算均为原图尺度下的局部ROI区域内完成计算，要得到最终的POLMARK掩膜图像，需要新建一个和原图大小相同的空图像矩阵，再将上述1-N个局部二值图像拷贝至新建空图像坐标系下，至此得到POLMARK掩膜图像。

S106：通过所述POLMARK掩膜图像修复所述原始图像，并对所述LCD显示屏进行检测。

示例性的，通过获取的POLMARK掩膜图像修复原始图像，再进行后续常规的LCD屏幕缺陷亮点、暗点、亮线、暗线、Mura等检测。

在一具体的实施方式中，载入LCD显示屏点亮后的原始图像Origin(含POLMARK)，获取点亮区域掩膜和相应灰度图像Gray；载入POLMARK模板图库，在灰度图像Gray范围内执行模板匹配，完成POLMARK定位并截取相应ROI灰度图像；将ROI灰度图像进行灰阶归一化操作，再将拉伸对比度之后的图像进行阈值化处理，得到二值图像；通过查找连通域的方式，合并距离一定范围内的小块连通域，得到ROI区域的POLMARK掩膜图像；新建一个与灰度图像Gray大小相同的空图像矩阵，将ROI区域的POLMARK掩膜图像拷贝至新建空图像坐标系下，得到后续计算所需要的POLMARK掩膜图像；通过POLMARK掩膜图像修复灰度图像Gray，然后进行后续常规的LCD屏幕缺陷如亮点、亮线、暗点、暗线、Mura等检测。

综上所述，本申请提出了一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法，采用基于模板匹配的方式实现对LCD显示屏POLMARK的快速准确的定位算法。

基于同一申请构思，本申请实施例还提供了与上述实施例提供的一种LCD显示屏POLMARK定位检测方法对应的LCD显示屏POLMARK定位检测系统，由于本申请实施例中系统的解决问题的原理与本申请上述实施例的方法相似，因此系统的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

本申请实施例提供的一种LCD显示屏POLMARK定位检测系统，执行上述实施例所述的LCD显示屏POLMARK定位检测方法，包括：

加载模块，用于获取LCD显示屏的原始图像，并加载目标模板图库；

截取模块，用于将所述原始图像与所述目标模板图库中的模板图像进行缩放，通过尺度和角度的不变性进行模板匹配，获取匹配区域的目标外接矩形；根据所述目标外接矩形，截取ROI目标区域图像；

处理模块，用于对所述ROI目标区域图像进行灰阶归一化以及阈值二值化处理，得到二值图像；

获取模块，用于构建与所述原始图像大小相同的空图像坐标系，将所述二值图像拷贝至所述空图像坐标下，得到POLMARK掩膜图像；

修复模块，用于通过所述POLMARK掩膜图像修复所述原始图像，并对所述LCD显示屏进行检测。

在一些可能的实施方式中，所述获取模块还用于：

通过查找连通域，将距离预设范围内的连通域进行合并，屏蔽所述ROI目标区域图像中的显示缺陷干扰因素，得到ROI区域的POLMARK掩膜图像。

在一些可能的实施方式中，所述截取模块还用于：

将所述原始图像和所述模板图像按目标长宽比例进行缩放；

执行具有尺度和角度不变性的模板匹配；

将所述模板匹配的结果还原到标准尺寸；

通过循环覆盖目标匹配结果的方式进行多目标匹配，直至匹配结果不满足预设阈值。

在一些可能的实施方式中，所述截取模块还用于：

判断所述LCD显示屏是否存在多个POLMARK；

若存在多个POLMARK，则通过所述目标外接矩形截取多个ROI目标区域图像；

若不存在多个POLMARK，则通过所述目标外接矩形截取单个ROI目标区域图像。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。