随着计算机科学技术的发展,LCD显示器已经取代了CRT显示器,成为显示领域占比最大的产品。液晶面板的生产需在无尘的环境、精密的工艺技术下进行。尽管如此,生产出来的成品依然存在各种各样的缺陷,传统的人眼缺陷检测方法受人的主观因素影响,对缺陷等级没有统一的评判标准,因此,符合人眼评判标准、高效稳定的机器视觉缺陷检测系统的研究具有重要的意义。设计了一套液晶屏画面质量评定系统,整个系统主要由ARM微处理器控制的图像采集模块、缺陷检测与评定软件的PC三部分组成。图像采集模块中相机采用大面阵CCD相机,十字移动机构辅助相机前后左右上下六个方向的定向运动以及相机轴向旋转采集高分辨率、低摩尔纹干扰的源图像,并将采集到的源图像通过以太网传输到PC端;缺陷检测模块主要分为图像预处理;点、斑块缺陷检测与线缺陷检测、符合人眼视觉特性的Mura缺陷搜寻、基于主动轮廓和水平集方法的Mura缺陷分割、基于SEMI标准的Mura缺陷量化评定。图像预处理包括几何校正、摩尔条纹去除、背景光照不均匀去除。几何校正部分通过对采集到的源图像依次做二值化、形态学开运算、Hough直线拟合寻找四个角点、四点透视变换处理将液晶屏显示画面完整无损的提取出来;摩尔条纹去除部分,通过轴向旋转相机和自适应频率域滤波的方法有效的去除摩尔纹。背景光照不均匀去除部分,采用基于亮度均衡法对图像的背景亮度进行分块动态的调整,使整个背景处于大致相同的亮度。点、斑块与线缺陷检测模块,针对像素级点缺陷亮度明显,容易被检测到的特征,对比了直接灰度值半值阈值分割和先拉普拉斯锐化再灰度值半值定值阈值分割两种分割方法的分割原理和效果,采用先拉普拉斯锐化再灰度值半值定值阈值分割,并统计点缺陷个数及其位置信息;针对斑点缺陷,设计了平滑图像、背景相减、二值化、连通域筛选的检测算法并统计斑块缺陷个数及其位置信息;针对线缺陷,设计了两次平滑图像、背景相减、二值化、Hough直线拟合的检测算法,标记出线缺陷。针对Mura缺陷对比度低、边缘模糊等问题,为了更适合人眼的视觉特性,基于CSF函数的图像增强处理,将处理过的图像采用主动轮廓模型和水平集的方法进行缺陷分割,根据SEMI标准中关于Mura缺陷的等级评定方法,直接应用分割时所得到曲线所对应的预处理过后的源图像的缺陷对比度和面积等参数,对Mura缺陷进行量化评定。