至2019年,中国大陆地区占全球显示面板产能的近40%。但是,占总设备投资75%的Array段制程设备几乎由日本、韩国和美国垄断,光学自动检测设备(AOI)是大尺寸面板Array段制程的核心设备之一,直接决定了产品的良率。其主要用途是对制程中的各类像素缺陷、mask缺陷、线缺陷和异物缺陷等进行检测,并提供缺陷准确位置、尺寸、种类等信息,以改进工艺和指导缺陷修复,进而提高产品良率。面板的多层膜结构和Array制程的复杂工艺造成待检基板纹理复杂,且存在大量近透明、低对比度微小缺陷,这给缺陷检测带来极大困难和挑战。针对上述问题,本课题开展“显示面板Array制程缺陷自动光学检测方法研究”。主要研究工作如下:(1)开展了基于多项式曲线拟合和Retinex理论的光照不均校正算法研究,在完成微缺陷光学自动检测系统设计基础上,讨论系统成像存在的光照不均对缺陷检测的影响,开展基于曲线拟合和多尺度高斯函数的光照不均校正算法的对比研究。采用二次、四次多项式结合的复合校正方法改进了基于曲线拟合的光照不均校正效果;根据基于Retinex理论的光照分量估计模型,利用多尺度高斯函数在不同尺度下提取的光照分量进行加权综合实现对光照不均的消除;建立了灰度均匀度评价指标,结合校正算法对局部缺陷的影响,对光照不均校正结果进行了综合比对评价,从评价指标中可得出,多尺度高斯函数校正算法能够更好的实现对本课题待检图像的光照不均校正。(2)开展了周期性自差影缺陷检测算法研究,针对周期性复杂纹理背景下微缺陷难检出的问题,在邻域5点排序比对法的基础上,利用图像内部的周期相似性进行自我比对,提出了周期性自差影缺陷检测算法,克服了排序法过于敏感及图像边缘无法检测的缺陷,在测试样本组上能实现93.2%的缺陷检出,且检出缺陷中不存在误检。并给出了缺陷等级评价方式,为后续缺陷复检提供了优先级判据。(3)开展了基于子图像误差模板和图像增强的低对比度微缺陷检测方法研究,在周期性自差影缺陷检测算法中引入子图像灰度误差模板以减少误检点,并将对低灰度区间拉伸、高灰度区间压缩的非线性变换与子图像误差模板相结合,解决了低对比度缺陷难以检出的问题,在测试样本组上能实现100%缺陷检出;并在此基础上,采用一维、二维距离匹配函数实现图像规则度测量,进而自动确定图像周期长度,减少了人工参数输入,提升了算法检测的自动程度。