面板缺陷视觉检测方案丨机器视觉技术+深度学习算法=数字化的降本增效

液晶面板未切割前通常面积很大，以10.5代线为例，整张面板面积可达到3370mm*2940mm，人工检测难度极大、易疲劳，采用人工检测不能保证产能及准确性。

面板缺陷极易导致产品出现破碎

液晶面板生产过程中会概率性出现崩边、破损、裂纹、划痕等缺陷，如不及时发现并加以处理，进入下道生产工序主设备，可能会在生产过程中在设备内部发生玻璃破碎现象，从而必须进行主设备停机检修清理，导致停产经济损失。

缺陷出现的位置、类型无法统计归纳分析，无法做到数字化

人工检测无图片影像资料记录，检测标准一致性差,无法进行产品追溯。

招工难度大，人力成本高

随着人均工资水平不断提高，用人成本也逐年升高，且招工难度大、人员流动性大。

基于机器视觉的液晶面板检测，可实现对液晶面板的各个生产工艺产生的缺陷进行检测，包括Array（阵列）工艺，CF（彩膜）工艺，CELL（成盒）工艺，Module（模组）工艺，可实现对crack（裂纹），broken（破损），chip（崩边），scratch（划痕），burr（毛刺），drop（水滴）等缺陷的有效检测区分。

采用华睿高速线阵相机、镜头，根据检测需求项，选择搭配背光源、同轴光或高亮线光源对液晶面板图像进行采集，在扫描图片的过程中，智能算法同时处理图像，实时显示玻璃的缺陷信息，对于有缺陷的玻璃，实时联动主设备进行停止等相关操作，防止在生产过程中因玻璃碎裂导致主设备停机。

系统采用多级处理架构，前端相机连接到工控机，工控机图片统一上传到服务器，后端PC可以远程访问各台工控机。既方便现场操作，又方便后端远程查看。可实现双边检测、四边检测、全面检测。

解决方案

软件流程

软件界面

可实现对产品实时检测，无需停留，检测完实时联动主设备，防止生产过程中出现破碎停机的可能，同时在PC端可实时查看当前检测图像和结果，统计分析等，大大减少人力，实现机器换人。

深度学习算法，方案成熟，检出率高

在行业内主流大厂中批量部署，通过针对性的深度学习算法优化有效克服少样本学习问题，可对不同种缺陷类型有效准确的检出、分类，包括崩边、裂纹、破损、划痕、水滴、水渍、光阻残留等，不存在漏检风险，且随着检测缺陷的样本量增加检出率会越高。

行业软件，灵活易用，实用性强

专为液晶行业自主开发软件、操作简便、实用性强，通讯协议与多个业内主流品牌设备实现对接并成熟应用；检测标准、生产节拍、流片速度等参数均可在软件中自行设置，切换不同尺寸的产品或调整生产节拍无需进行复杂操作。

远程操控，方便快捷，一机多联

车间各设备之间通常距离较远，现场环境嘈杂，可将每条线检测信息都通过远程连接到一台电脑，可实现办公室里查看每条线的实时检测数据信息，人员无需进产线。