摘  要: 简述了LCD电极检测方法，对检测的关键步骤LCD电极与电子探针" title="电子探针">电子探针的对准定位进行了分析，着重阐述了如何利用Hough变换识别定位标记。

　　关键词: 液晶显示器(LCD)  定位 Hough变换

　　近年来，LCD(Liquid Crystal Display)显示技术不断向精密化集成电路一体化的COG(Chip On Glass，集成电路芯片封装在LCD玻璃基板" title="基板">基板上)技术方向发展，LCD电极的线间距?线宽越来越精细。例如:COG型LCD的线间距已达到二十几个微米的要求。然而，在LCD特别是COG型LCD的电极图形制造过程中，难免会出现质量问题，如短路?断路或不规则图形等缺陷。这些可能存在的缺陷不仅会造成液晶材料?集成电路芯片(封装在LCD上)及相关物资和人力的浪费，更重要的是它会大大降低其生产厂家的质量信誉，造成不可估量的间接经济损失。因此，对LCD特别是COG型LCD电极图形检验的重要性已日渐突出。但是，在大批量LCD生产流程中，单靠人眼对LCD基板上的电极图形进行目视检测是不现实的。目前，国外部分生产厂家使用电子探针接触LCD电极进行自动检测，问题的关键是怎样使电子探针准确接触到LCD基板上的待测电极。

1 LCD电极检测方法

　　LCD电极检测系统的组成简图如图1所示，它主要由LCD基板视觉自动对准单元和电子探针测试单元两大部分组成。其中，LCD基板视觉自动对准单元包括CCD图像录入和采集?图像识别" title="图像识别">图像识别和处理?计算机系统控制?三维移动平台及步进电机" title="步进电机">步进电机等;电子探针测试单元包括电子探针模块和通断电测机。检测的方法是先通过LCD基板视觉自动对准单元使LCD基板上的待测电极与电子探针对准定位，然后使电子探针接触LCD待测电极并通过通断电测机进行测试，看其是否导通或短路。由于整版LCD基板上的各个LCD单元在拼版设计上一般具有周期性重复的性质，如图2所示，每行LCD单元之间电极图形具有重复性。因此，可利用这个性质，设计按行检测的探针模块，并在整版LCD基板上每行LCD单元的两边分别设置一个定位标记，如图2中的实心定位圆1?2。经过这样处理后，检测的过程从整版同时对准定位和检测变为逐行对准定位和检测，即每次检测时先使待检测行LCD单元的电极与电子探针对准定位后再进行测试，然后通过步进电机带动LCD基板支撑平台，使另一行的定位标记成像于CCD阵面上，重复以上的操作。它的优点是大大降低了电子探针模块制作和调整的难度及成本，提高检测的准确性，克服了整版同时检测的极限性。

　　从上面的分析来看，逐行检测的关键步骤是怎样使每行LCD待测电极与电子探针对准定位。本系统使用视觉自动对准单元使其对准定位。它首先将电子探针模块上的定位标记摄入后提取其中心坐标，将其存储到计算机里作为基准坐标点，并固定电子探针模块位置。然后通过采集LCD基板上待检测行的定位标记并由计算机进行图像处理，自动识别出定位标记的中心坐标，再计算出它与基准坐标点的各方向偏移量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，以此控制步进电机驱动三维移动平台进行相对位置的调整，完成待检测行的LCD电极与电子探针的对准定位。由此可见，要使每行LCD待测电极与电子探针准确对准定位，必须先解决如何自动识别出定位标记的中心。本文的目的就是要找出图2所示的实心定位圆的圆心。

2 定位标记的图像识别

　　图3是一幅用CCD摄像机拍摄录入计算机的定位标记内容。由于图像信息在采集过程中往往受到各种噪声源的干扰，而且，CCD摄像机也可能摄取到一些与定位标记相邻的LCD电极图形。因此，图3中除包含待识别的定位圆外，还包括其它一些电极引线和噪声点。要找到定位圆的圆心，常用的方法有模板匹配法?投影法?基于边缘检测" title="边缘检测">边缘检测的Hough变换法?形态处理等。由于基于边缘检测的Hough变换法可以快速直接地检测某些已知形状的目标，具有受噪声和曲线间断或变形的影响小?算法易硬件化等优点;而且，LCD基板上的定位标记是较为简单的圆形，满足Hough变换的要求。因此，本文讨论的重点是应用Hough变换来求定位圆的圆心。

    在应用Hough变换检测之前，必须对图像进行预处理，以找到圆的边缘。为此，先采用Otsu提出的最大类间方差法^[2]求出图3灰度图像的最佳阈值，并对其进行二值化处理，结果如图4。然后采用轮廓提取方法提取二值图中目标图像的边缘点，该方法可简单描述为:设二值图(见图4)中目标图像的灰度值表示为1，背景表示为0，D[i][j]表示二值化图中第i列第j行的象素灰度值，则:如果D[i][j]等于1时，且它的八个近邻象素有一个灰度值为0，则该点为边缘点。图5给出对图4做轮廓提取得到的边缘点，图5中包含定位圆的圆周及其它一些电极引线的边缘点。下面叙述基于Hough变换的定位圆圆心检测。

　　Hough变换的原理是利用图像空间与参数空间的对应关系，将图像空间的检测问题转化为参数空间进行简单的累加统计来完成检测任务。在(x，y)图像空间中，圆的方程为:

式中，x，y是变量;半径r是已知取值范围的参量;a，b是未知参数。取(a，b，r)作为参数空间并建立一个三维的累加数组S[a][b][r]。在(x，y)图像空间中，圆周上的任意一点Pi=(xi，yi)与参数空间(a，b，r)中的圆

　　　相对应。(x，y)图像空间中所有共圆的点Pi，例如，满足(x-a₀)²+(y-b₀)²=r₀²的点，在(a，b，r)空间的对应曲线相交于一点(a₀，b₀，r₀)。对每个Pi，使(a，b，r)空间中与式(1)对应位置上的累加数组S[a][b][r]加1，最终可在一点(a₀，b₀，r₀)处出现峰点。由此检测出在(x，y)平面上有一个以(a₀，b₀)为中心的，以r₀为半径的圆存在。

　　根据上述原理，设计如下识别算法流程，求出圆心的位置(设图像的空间尺寸为W×H，累加数组S[a][b][r]的初始值为0)。

　　STEP1:确定半径r的取值范围。一般可通过计算录入到计算机显示器上的定位圆直径的象素点个数得到标称的半径r，并以半径r±5为取值范围，即r_min=r-5，r_max=r+5;

　　STEP2: 令r=r_min ;

    STEP3: 令y=0;

    STEP4: 令x=0;

    STEP5:若象素点(x，y)不是边缘点，则转到STEP10执行;

    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)，则 

　　S[a][b][r]=S[a][b][r]+1; 

　　STEP9: α=α+1，转到STEP7，直到α=360°; 

　　STEP10:x=x+1，转到STEP5，直到x=W; 

　　STEP11:y=y+1，转到STEP4，直到y=H; 

　　STEP12:r=r+1，转到STEP3，直到r=rmax; 

　　STEP13:对S[a][b][r]进行比较，找到一点(a₀，b₀，r₀)，使得在所有的S[a][b][r]中，S[a₀][b₀][r₀]为最大。 

　　经过以上运算后得到的三维点(a₀，b₀，r₀)就是待识别区域内存在的圆形目标。它表示在(x，y)平面上有一个以(a₀，b₀)为中心的，以r0为半径的圆存在。

　　利用上述算法，对图3中的定位圆标记进行检测，检测的结果如图6所示，中心的黑点是检测到的圆心。从图6中可以看出，检测到的定位圆及圆心与实际标记相符合。同时也注意到虽然在检测区域内有其它一些非目标边缘点，但它并没有对检测效果造成影响，这也说明Hough变换对噪声的抗干扰性强。

参考文献

1 钟玉琢.机器人视觉技术.北京：国防工业出版社.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