随着智能化的普及，人们在工作、学习及各项娱乐中，花费在手机、Pad、电视等电子产品上的时间越来越多，而交互的媒介，就是各式各样的屏幕。不论是工作会议、浏览网页亦或是游戏娱乐，一块外观完美、显示无瑕疵的屏幕都会让人体验感更佳，注意力更专注。人们精益求精的消费习惯，也对屏幕质量的把控，提出了越来越高的要求。这时候，一份合适的缺陷检测方案，对生产商家来说则显得尤为重要。

在屏幕的生产加工工艺中，屏幕的外观缺陷常其以多种形态呈现，如凹凸点、脏污、崩边、缺角、多边、台阶崩、划伤、裂纹、破片等；而因为制程工艺原因，屏内缺陷也时常产生，如像素亮/暗点、异物、彩点、缺划、贴合异物、背光异物等。屏内缺陷无法通过外观直接进行检测，而是需要通过点亮屏幕实现检测，这就属于屏幕缺陷检测方案的检测范畴。

TP行业模组制程中，对于Cell、模组都有外观检测的需求。目前行业主要还是采用人工检测方式，而人工检测往往因其检测速度慢、检出率不可控，且无法判别微小外观缺等问题无法满足生产线上的检测要求，从而被高品质、高效率的工业视觉检测取而代之。汇川视觉运用领先的AI技术及定制的光学设计，解决了这一行业难题，使检测实现自动化、智能化。本篇文章主要介绍汇川视觉屏幕外观缺陷检测方案之CELL段。

光学方案

汇川视觉外观缺陷检测系统，通常采用线扫相机明暗场方案。由于工艺段的差异，CELL段检测一般以明场为主，主要检测凹凸点、脏污、崩边、缺角、多边、台阶崩、破片等缺陷；而暗场主要检测划伤、裂纹等缺陷。

明场缺陷示意

暗场缺陷示意

检测原理

汇川视觉外观缺陷检测系统采用自主研发的麒麟控制器AI功能：深度学习缺陷多分类+语义分割+缺陷量化工具完成检测。以深度学习+传统算法实现了准确的缺陷分类以及定向的缺陷量化及屏蔽。在以深度学习为基础的缺陷分类中，大大缓解了一般的图像分割多分类会导致的长条缺陷断裂、大尺度缺陷分类完整性不强等问题，相较于传统算法，对多样的缺陷和背景有较强的适应能力。

缺陷分类以“定位+分类”为原则，通过先定位完成对缺陷的完整锁定，锁定缺陷位置后，通过结合缺陷的语义信息，给每个缺陷单独赋予类别信息，实现准确的缺陷分类；对缺陷分类后，以传统算法为基础的缺陷量化可满足对缺陷进行针对性的屏蔽，可完成对缺陷的种类屏蔽、对固定区域的缺陷屏蔽及对对比度/面积不满足要求的缺陷屏蔽，操作灵活。

检测效果

本方案采用汇川视觉自主研发的视觉平台控制器-KINOVISION，该控制器可自由编辑增删软件功能，操作简单，换型便捷，基模型复用，快速满足现场需求；同时具备缺陷多分类功能，分类准确率＞90%。

缺陷量化调参界面

此外，方案采用传统算法与深度学习结合的方式，可实现屏幕外观的全面检测，兼容范围覆盖3-40寸产品；采用业内前沿的AI算法，稳定检出各类外观类不良，误检率＜5%，漏检率≤0.3%，可满足市面上大多数屏幕外观视觉检测需求，减少不良品流入市场，捍卫品牌形象。

人们在收到一件新的电子产品时，开箱后的第一反应都是检查外观是否完好，有无磕碰、破损或者划痕等缺陷。完好无缺的外观，是产品良好体验感的开始。此份方案的职责，则是守护好显示行业电子产品与你的初见。