摘? 要: 簡述了LCD電極檢測方法，對檢測的關鍵步驟LCD電極與電子探針" title="電子探針">電子探針的對準定位進行了分析，著重闡述了如何利用Hough變換識別定位標記。
關鍵詞: 液晶顯示器(LCD)? 定位 Hough變換
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近年來，LCD(Liquid Crystal Display)顯示技術不斷向精密化集成電路一體化的COG(Chip On Glass，集成電路芯片封裝在LCD玻璃基板" title="基板">基板上)技術方向發展，LCD電極的線間距?線寬越來越精細。例如:COG型LCD的線間距已達到二十幾個微米的要求。然而，在LCD特別是COG型LCD的電極圖形制造過程中，難免會出現質量問題，如短路?斷路或不規則圖形等缺陷。這些可能存在的缺陷不僅會造成液晶材料?集成電路芯片(封裝在LCD上)及相關物資和人力的浪費，更重要的是它會大大降低其生產廠家的質量信譽，造成不可估量的間接經濟損失。因此，對LCD特別是COG型LCD電極圖形檢驗的重要性已日漸突出。但是，在大批量LCD生產流程中，單靠人眼對LCD基板上的電極圖形進行目視檢測是不現實的。目前，國外部分生產廠家使用電子探針接觸LCD電極進行自動檢測，問題的關鍵是怎樣使電子探針準確接觸到LCD基板上的待測電極。
1 LCD電極檢測方法
LCD電極檢測系統的組成簡圖如圖1所示，它主要由LCD基板視覺自動對準單元和電子探針測試單元兩大部分組成。其中，LCD基板視覺自動對準單元包括CCD圖像錄入和采集?圖像識別" title="圖像識別">圖像識別和處理?計算機系統控制?三維移動平臺及步進電機" title="步進電機">步進電機等;電子探針測試單元包括電子探針模塊和通斷電測機。檢測的方法是先通過LCD基板視覺自動對準單元使LCD基板上的待測電極與電子探針對準定位，然后使電子探針接觸LCD待測電極并通過通斷電測機進行測試，看其是否導通或短路。由于整版LCD基板上的各個LCD單元在拼版設計上一般具有周期性重復的性質，如圖2所示，每行LCD單元之間電極圖形具有重復性。因此，可利用這個性質，設計按行檢測的探針模塊，并在整版LCD基板上每行LCD單元的兩邊分別設置一個定位標記，如圖2中的實心定位圓1?2。經過這樣處理后，檢測的過程從整版同時對準定位和檢測變為逐行對準定位和檢測，即每次檢測時先使待檢測行LCD單元的電極與電子探針對準定位后再進行測試，然后通過步進電機帶動LCD基板支撐平臺，使另一行的定位標記成像于CCD陣面上，重復以上的操作。它的優點是大大降低了電子探針模塊制作和調整的難度及成本，提高檢測的準確性，克服了整版同時檢測的極限性。
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從上面的分析來看，逐行檢測的關鍵步驟是怎樣使每行LCD待測電極與電子探針對準定位。本系統使用視覺自動對準單元使其對準定位。它首先將電子探針模塊上的定位標記攝入后提取其中心坐標，將其存儲到計算機里作為基準坐標點，并固定電子探針模塊位置。然后通過采集LCD基板上待檢測行的定位標記并由計算機進行圖像處理，自動識別出定位標記的中心坐標，再計算出它與基準坐標點的各方向偏移量ΔX(X方向的偏移量)?ΔY(Y方向的偏移量)?Δθ(θ方向的偏移量)的值，以此控制步進電機驅動三維移動平臺進行相對位置的調整，完成待檢測行的LCD電極與電子探針的對準定位。由此可見，要使每行LCD待測電極與電子探針準確對準定位，必須先解決如何自動識別出定位標記的中心。本文的目的就是要找出圖2所示的實心定位圓的圓心。
2 定位標記的圖像識別
圖3是一幅用CCD攝像機拍攝錄入計算機的定位標記內容。由于圖像信息在采集過程中往往受到各種噪聲源的干擾，而且，CCD攝像機也可能攝取到一些與定位標記相鄰的LCD電極圖形。因此，圖3中除包含待識別的定位圓外，還包括其它一些電極引線和噪聲點。要找到定位圓的圓心，常用的方法有模板匹配法?投影法?基于邊緣檢測" title="邊緣檢測">邊緣檢測的Hough變換法?形態處理等。由于基于邊緣檢測的Hough變換法可以快速直接地檢測某些已知形狀的目標，具有受噪聲和曲線間斷或變形的影響小?算法易硬件化等優點;而且，LCD基板上的定位標記是較為簡單的圓形，滿足Hough變換的要求。因此，本文討論的重點是應用Hough變換來求定位圓的圓心。
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????在應用Hough變換檢測之前，必須對圖像進行預處理，以找到圓的邊緣。為此，先采用Otsu提出的最大類間方差法[2]求出圖3灰度圖像的最佳閾值，并對其進行二值化處理，結果如圖4。然后采用輪廓提取方法提取二值圖中目標圖像的邊緣點，該方法可簡單描述為:設二值圖(見圖4)中目標圖像的灰度值表示為1，背景表示為0，D[i][j]表示二值化圖中第i列第j行的象素灰度值，則:如果D[i][j]等于1時，且它的八個近鄰象素有一個灰度值為0，則該點為邊緣點。圖5給出對圖4做輪廓提取得到的邊緣點，圖5中包含定位圓的圓周及其它一些電極引線的邊緣點。下面敘述基于Hough變換的定位圓圓心檢測。
Hough變換的原理是利用圖像空間與參數空間的對應關系，將圖像空間的檢測問題轉化為參數空間進行簡單的累加統計來完成檢測任務。在(x，y)圖像空間中，圓的方程為:
式中，x，y是變量;半徑r是已知取值范圍的參量;a，b是未知參數。取(a，b，r)作為參數空間并建立一個三維的累加數組S[a][b][r]。在(x，y)圖像空間中，圓周上的任意一點Pi=(xi，yi)與參數空間(a，b，r)中的圓
相對應。(x，y)圖像空間中所有共圓的點Pi，例如，滿足(x-a0)2+(y-b0)2=r02的點，在(a，b，r)空間的對應曲線相交于一點(a0，b0，r0)。對每個Pi，使(a，b，r)空間中與式(1)對應位置上的累加數組S[a][b][r]加1，最終可在一點(a0，b0，r0)處出現峰點。由此檢測出在(x，y)平面上有一個以(a0，b0)為中心的，以r0為半徑的圓存在。
根據上述原理，設計如下識別算法流程，求出圓心的位置(設圖像的空間尺寸為W×H，累加數組S[a][b][r]的初始值為0)。
STEP1:確定半徑r的取值范圍。一般可通過計算錄入到計算機顯示器上的定位圓直徑的象素點個數得到標稱的半徑r，并以半徑r±5為取值范圍，即rmin=r-5，rmax=r+5;
STEP2: 令r=rmin ;
????STEP3: 令y=0;
????STEP4: 令x=0;
????STEP5:若象素點(x，y)不是邊緣點，則轉到STEP10執行;
????STEP6: 令α=0°;
????STEP7: 令a=x-r×cos(α)，b=y-r×sin(α);?
STEP8: 若a∈(0，w-1)，b∈(0，H-1)，則?
S[a][b][r]=S[a][b][r]+1;?
STEP9: α=α+1，轉到STEP7，直到α=360°;?
STEP10:x=x+1，轉到STEP5，直到x=W;?
STEP11:y=y+1，轉到STEP4，直到y=H;?
STEP12:r=r+1，轉到STEP3，直到r=rmax;?
STEP13:對S[a][b][r]進行比較，找到一點(a0，b0，r0)，使得在所有的S[a][b][r]中，S[a0][b0][r0]為最大。?
經過以上運算后得到的三維點(a0，b0，r0)就是待識別區域內存在的圓形目標。它表示在(x，y)平面上有一個以(a0，b0)為中心的，以r0為半徑的圓存在。
利用上述算法，對圖3中的定位圓標記進行檢測，檢測的結果如圖6所示，中心的黑點是檢測到的圓心。從圖6中可以看出，檢測到的定位圓及圓心與實際標記相符合。同時也注意到雖然在檢測區域內有其它一些非目標邊緣點，但它并沒有對檢測效果造成影響，這也說明Hough變換對噪聲的抗干擾性強。
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參考文獻
1 鐘玉琢.機器人視覺技術.北京：國防工業出版社.1994
2 Otsu N.A Threshold selection Method from Gray-Level Histograms[J]. IEEE Trans. Vol. SMC-9. 1979：62~66
3 Hall S.Screen printer requirements for low defect process?capability.Advanced Manufacturing Technology.1996.6
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