人眼的觀察就是一種最原始的檢測,當待檢測物發出的光或反射外界給予的光,將檢測資訊經由人眼成像於視網膜上 (相當於是Detector),最後再由人腦加以判讀,但因每個檢測者的主觀意識與認知不同而會導致結果的不一致,因而易有客觀性的爭議。隨著科技的日新月異,結合CCD、電腦科技的影像處理技術已逐漸取代傳統的檢測,其優點為快速並能結合電腦進行自動化,因此在製造檢測、醫學檢驗、安全維安等領域日漸發揚光大。

下面就舉一個實例簡單進行說明:

在面板的製造過程中有一項測試,主要是用來測試偏光板在高溫高濕下的信賴性,當經過一段時間的測試後,於全黑畫面下觀察,會發現面板的邊緣有漏光 (業界一般稱為Edge Mura),而這漏光的大小 (亮度與範圍)通常都是以人眼進行判斷,但因每個人的主觀意識與認知不同而會造成測試結果的差異,導致無法回饋於統計分析上。為了能將檢測結果量化並用於日後的分析上,在此引入影像處理的概念,並簡單說明其實作方式。

影像處理技術檢測面板Edge Mura的方式如下:

1. 照相:CCD可記錄光的強度成灰階值,但不保證兩者間的關係是為線性,故需確認 -- 光強 v.s. CCD灰階值的轉換函數曲線,此可藉由一些實驗將此曲線求出,未來只要設備、環境相同,即可以此轉換函數曲線對CCD灰階值進行修正。

2. 影像處理:CCD所讀取的數據尚需利用影像處理的技術進行量化,依我們所需的資訊進行處理,將影像中的像素資訊讀出。

3. 自動化:撰寫相關演算程式,自動將影像處理後所得到的資訊加以判讀與分析整理,提升效率。

 

           平面光強量測   

 

以下為經影像處理後的結果,我們以數位相機對待測物進行照相,接著以影像處理的方法獲得影像平面上各點的相對亮度,並可轉繪成2-D或3-D的圖。後續可再由相關演算程式對漏光的大小進行判斷。

         平面光強量測2         

 

未來努力的目標:

1. 由於此方法需處理圖片上每點的畫素資訊,處理速度上還有待進一步提升。

 

 

 

Posted by Yan ~ 生活日記 at 痞客邦 PIXNET 留言(0) 引用(0) 人氣()