本發(fā)明提供一種周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，尤指一種可精確且快速偵測周期性圖案中的缺陷部分。
背景技術(shù)：
：機(jī)械表面檢測現(xiàn)應(yīng)用于各式產(chǎn)品的表面質(zhì)量控制，諸如，木材、鋼材、晶圓、陶瓷、織物，甚至于農(nóng)產(chǎn)品表面，皆可通過光學(xué)表面檢測以檢驗(yàn)其質(zhì)量。而就觸控面板而言，由于現(xiàn)今對于操控方式的趨勢，是以優(yōu)化、個(gè)人化及直覺化為目標(biāo)，藉以達(dá)致產(chǎn)品操控的便利性，故觸控面板現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于個(gè)人計(jì)算機(jī)、智能型手機(jī)、收款機(jī)、提款機(jī)，及家電等各式電器產(chǎn)品；而觸控面板的質(zhì)量，將直接影響電器產(chǎn)品整體的外觀質(zhì)量及質(zhì)量，進(jìn)而影響相關(guān)業(yè)者的收益率，故業(yè)界對于觸控面板的質(zhì)量要求甚高，因觸控面板的感測電路系布設(shè)于其內(nèi)部，故若觸控面板表面具有顆粒、刮痕、纖維或臟污，皆將直接影響電路的感測，據(jù)此，觸控面板缺陷的檢測為現(xiàn)今觸控面板生產(chǎn)迫切的需求。而現(xiàn)有的自動(dòng)光學(xué)檢測(AutomaticOpticalInspection,AOI)中，最被廣為應(yīng)用者為頻譜(Spectral)分析法，如圖1所示，將圖1(a)的觸控面板10經(jīng)快速傅立葉變換(FastFourierTransform,FFT)后，即可得如圖1(b)的能量頻譜20，藉此能觀察到主要能量被集中在四條方向線，包含水平線、垂直線及二對角線，其中，對角線的角度將隨電路結(jié)構(gòu)的不同而呈現(xiàn)相異的角度，而對角線的角度可通過能量頻譜20中最大突出的部分來估計(jì)，如圖1(c)所示，其對角線的角度約為31度，而后于前述四條方向線的窄阻帶應(yīng)用陷波濾波器(Notchfiltering)于圖1(b)的能量頻譜20，并經(jīng)逆快速傅立葉變換，即可得如圖1(d)所示的重構(gòu)圖像30；惟此，所大多數(shù)的電路部分被消除，惟非電路的部分也被一并消除，導(dǎo)致辨識的困難性，其也證明該產(chǎn)品的設(shè)計(jì)使用陷波濾波器系極為困難且復(fù)雜的，故業(yè)界普遍仍認(rèn)為采用頻譜(Spectral)分析法并非檢測觸控面板10的有效辦法。而現(xiàn)今另提供一種自動(dòng)光學(xué)檢測法，其系利用CAD(ComputerAidedDesign,計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì))繪圖以注記于待測的觸控面板圖像上，而CAD制圖需要攝影機(jī)標(biāo)定以消除圖像的失真，方能達(dá)致其繪制的效果；惟，攝影機(jī)的標(biāo)定須耗費(fèi)額外開發(fā)的工作及成本；而若所需的檢測效率較高者，則其設(shè)備成本將極為高昂。有鑒于此，發(fā)明人乃潛心進(jìn)一步研究自動(dòng)光學(xué)檢測，并著手進(jìn)行研發(fā)及改良，期以一較佳設(shè)作以解決上述問題，且在經(jīng)過不斷試驗(yàn)及修改后而有本發(fā)明的問世。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的為解決現(xiàn)有的自動(dòng)光學(xué)檢測，普遍具有檢測精度不足，及需額外耗費(fèi)開發(fā)的工作及成本，且設(shè)備成本將隨所需的檢測效率提升而大幅增加等缺失。為達(dá)致以上目的，發(fā)明人提供一種周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其步驟包含：于一周期性圖案定義多個(gè)規(guī)律的控制點(diǎn)；將所述控制點(diǎn)分別圍繞形成多個(gè)大小及方向一致的對齊影像；于相鄰連續(xù)的所述對齊影像中求得一中間影像及取一偏差影像；由該中間影像及該偏差影像界定一上限影像及下限影像以形成一自適應(yīng)模型；以及以該自適應(yīng)模型比對全部所述對齊影像中的每一點(diǎn)；并定義所述對齊影像中所述點(diǎn)的灰階像素大于該上限影像或小于該下限影像者為缺陷區(qū)域。據(jù)上所述的周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其步驟更包含：于該周期性圖案中選定第一參考點(diǎn)至第五參考點(diǎn)；其中，第一參考點(diǎn)為位于該周期性圖案中極左上的控制點(diǎn)、第二參考點(diǎn)為位于該周期性圖案中極右上的控制點(diǎn)、第三參考點(diǎn)為位于該周期性圖案中極左下的控制點(diǎn)、第四參考點(diǎn)為水平方向相鄰于該第一參考點(diǎn)的控制點(diǎn)，而該第五參考點(diǎn)為垂直方向相鄰于該第一參考點(diǎn)的控制點(diǎn)；以及以第一參考點(diǎn)及第四參考點(diǎn)的間為水平間距，以第一參考點(diǎn)及第五參考點(diǎn)的間為垂直間距，并以第二參考點(diǎn)及第三參考點(diǎn)為極值，藉以定義該周期性圖案中所有所述控制點(diǎn)的位置。據(jù)上所述的周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其步驟更包含：于其一所述控制點(diǎn)建立一矩形范圍，且矩形范圍為無缺陷者，并于該矩形范圍內(nèi)偵測該周期性圖案的邊緣影像；以及依據(jù)該邊緣影像校正全部所述控制點(diǎn)的位置。據(jù)上所述的周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其中，該矩形范圍通過邊緣偵測器偵測得到二值化的邊緣影像。據(jù)上所述的周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其步驟更包含：于該邊緣影像預(yù)定義一中心點(diǎn)，并于每一所述控制點(diǎn)分別建立一以所述控制點(diǎn)為中心的矩形的搜尋范圍，藉以分別在該搜尋范圍內(nèi)移動(dòng)該邊緣影像及該中心點(diǎn)，直至該邊緣影像分別耦合于該周期性圖案，并通過位比對運(yùn)算校正全部所述控制點(diǎn)的位置。據(jù)上所述的周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其步驟更包含：界定四目標(biāo)點(diǎn)，且所述目標(biāo)點(diǎn)系對應(yīng)圍繞形成一矩形的目標(biāo)區(qū)域，而所述控制點(diǎn)分別圍繞形成一四邊形區(qū)域；以及將每一所述四邊形區(qū)域的所述控制點(diǎn)，分別通過一組轉(zhuǎn)換矩陣轉(zhuǎn)換形成該目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)點(diǎn)，藉以分別求得至少一組轉(zhuǎn)換參數(shù)，所述控制點(diǎn)系分別依所述轉(zhuǎn)換參數(shù)轉(zhuǎn)換后，藉以求得由所述控制點(diǎn)分別圍繞形成的所述對齊影像。據(jù)上所述的周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其中，該中間影像及該偏差影像系由至少三相鄰連續(xù)的所述對齊影像中求得，較佳者，該中間影像及該偏差影像系由至少五相鄰連續(xù)的所述對齊影像中求得者。據(jù)上所述的周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其步驟更包含：若所述對齊影像中所述點(diǎn)被定義為所述缺陷區(qū)域，則將所述缺陷區(qū)域中每一所述點(diǎn)轉(zhuǎn)換回原坐標(biāo)系。據(jù)上所述的周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其中，該周期性圖案為觸控面板、電路板或物品表面的周期圖案。是由上述說明及設(shè)置，顯見本發(fā)明主要具有下列數(shù)項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)及功效，茲逐一詳述如下：1.本發(fā)明可應(yīng)用于各式具有周期性圖案的產(chǎn)品，諸如：觸控面板、電路板或各式物品表面，且于偵測前無須經(jīng)由校準(zhǔn)的步驟，僅需手動(dòng)選定第一參考點(diǎn)至第五參考點(diǎn)，并選取其一控制點(diǎn)的矩形范圍以建立邊緣影像，而后即可自動(dòng)且精確偵測周期性圖案的缺陷，藉可大幅降低人力及時(shí)間成本。2.通過本發(fā)明的方法，令由中間影像及偏差影像界定上限影像及下限影像的自適應(yīng)模型，藉使偵測率及誤檢率的控制參數(shù)僅有二個(gè)，故可確實(shí)依照客戶端的需求予以簡易調(diào)整，藉以有效控制周期性圖案缺陷的檢出量。附圖說明圖1為現(xiàn)有自動(dòng)光學(xué)檢測偵測觸控面板缺陷的實(shí)驗(yàn)流程圖。圖2為本發(fā)明的流程圖。圖3為本發(fā)明周期圖案的示意圖。圖4為本發(fā)明于周期圖案點(diǎn)選第一至第五參考點(diǎn)的示意圖。圖5為本發(fā)明于其一所述控制點(diǎn)手動(dòng)繪制以建立一矩形范圍的示意圖。圖6為本發(fā)明邊緣影像的示意圖。圖7為本發(fā)明通過邊緣影像校正控制點(diǎn)位置的示意圖。圖8為將每一所述四邊形區(qū)域的所述控制點(diǎn)，分別通過一組轉(zhuǎn)換矩陣轉(zhuǎn)換形成該目標(biāo)區(qū)域的目標(biāo)點(diǎn)，以求得對齊影像的示意圖。圖9為本發(fā)明經(jīng)轉(zhuǎn)換形成連續(xù)的對齊影像的示意圖。圖10為本發(fā)明中間影像的示意圖。圖11為本發(fā)明偏差影像的示意圖。圖12為本發(fā)明應(yīng)用于一觸控面板的實(shí)驗(yàn)圖。圖13為本發(fā)明應(yīng)用于另一觸控面板的實(shí)驗(yàn)圖。圖14為以圖12的觸控面板，固定控制參數(shù)β而變動(dòng)控制參數(shù)α所繪制的接收者操作特征曲線圖。圖15為以圖12的觸控面板，固定控制參數(shù)α而變動(dòng)控制參數(shù)β所繪制的接收者操作特征曲線圖。圖16為以圖13的觸控面板，固定控制參數(shù)β而變動(dòng)控制參數(shù)α所繪制的接收者操作特征曲線圖。圖17為以圖13的觸控面板，固定控制參數(shù)α而變動(dòng)控制參數(shù)β所繪制的接收者操作特征曲線圖。附圖標(biāo)記說明：10-現(xiàn)有觸控面板；20-現(xiàn)有能量頻譜；30-現(xiàn)有重構(gòu)圖像；1、1a、1b-周期性圖案；2-控制點(diǎn)；21-矩形范圍；22-搜尋范圍；23-四邊形區(qū)域；3-邊緣影像；31-中心點(diǎn)；4-目標(biāo)點(diǎn)；41-目標(biāo)區(qū)域；5-對齊影像；51-中間影像；52-偏差影像；6a、6b-觸控面板；S001－S008-步驟。具體實(shí)施方式請先參閱圖2所示，本發(fā)明為一種周期性圖案的自動(dòng)光學(xué)檢測方法，其步驟包含：脫機(jī)階段：步驟S001：選定欲偵測缺陷的一周期性圖案1，如圖3所示，其中，周期性圖案1可為觸控面板、電路板或物品表面的周期圖案，本實(shí)施例系以具周期圖案的觸控面板舉例說明，惟并不以此作為限定；而對于是否為周期性圖案1的判定，可通過人工或計(jì)算機(jī)輔助判斷該圖案是否具有重復(fù)性；而若具有重復(fù)性則為周期性圖案1，故可輕易地通過人工或計(jì)算機(jī)運(yùn)算而尋找出周期性圖案1的規(guī)律性；用戶即可于周期性圖案1中選定具判定周期性基準(zhǔn)的控制點(diǎn)2；而在一較佳的實(shí)施例中，如圖4所示，用戶可于該周期性圖案1中的控制點(diǎn)2選定第一參考點(diǎn)至第五參考點(diǎn)；其中，第一參考點(diǎn)A為位于該周期性圖案1中極左上的控制點(diǎn)2、第二參考點(diǎn)B為位于該周期性圖案1中極右上的控制點(diǎn)2、第三參考點(diǎn)C為位于該周期性圖案1中極左下的控制點(diǎn)2、第四參考點(diǎn)B’為水平方向相鄰于該第一參考點(diǎn)的控制點(diǎn)2，而該第五參考點(diǎn)C’為垂直方向相鄰于該第一參考點(diǎn)的控制點(diǎn)2；藉此，即可以第一參考點(diǎn)A及第四參考點(diǎn)B’的間為水平間距，以第一參考點(diǎn)A及第五參考點(diǎn)C’的間為垂直間距，并以第二參考點(diǎn)B及第三參考點(diǎn)C為極值，則所有控制點(diǎn)2的列數(shù)NRow及行數(shù)NCol則如下數(shù)學(xué)式1所示：【數(shù)學(xué)式1】NRow=round(AC‾AC′‾)+1,NCol=round(AB‾AB′‾)+1]]>故藉此即可據(jù)以求得水平周期uRow及垂直周期uCol，如下數(shù)學(xué)式2所示：【數(shù)學(xué)式2】uRow=AC‾(NRow-1),uCol=AB‾(NCol-1)]]>CPi，j故所有控制點(diǎn)2的坐標(biāo)即可通過如下數(shù)學(xué)式3求得：CPi，j＝(xA，yA)+i·uRow+j·uCol，fori＝0，1，...，NRow-1，j＝0，1，...，NCol-1【數(shù)學(xué)式3】其中，(xA，yA)為第一參考點(diǎn)A的坐標(biāo)，藉此，即可藉以定義該周期性圖案1中所有所述控制點(diǎn)2的位置。步驟S002：由于所述控制點(diǎn)2的位置將可能因手動(dòng)點(diǎn)選第一參考點(diǎn)A至第五參考點(diǎn)C’有所偏差，而致各控制點(diǎn)2于周期性基準(zhǔn)的位置不正確，故用戶可如圖5所示，于其一所述控制點(diǎn)2手動(dòng)繪制以建立一矩形范圍21(Regionofinterest，ROI)，而矩形范圍21系為無缺陷或噪聲者，藉以利于邊緣的辨識，而后，藉可通過Canny邊緣偵測器(Cannyedgedetector)檢測該矩形范圍21內(nèi)周期性圖案1的邊緣，藉以如圖6所示，取得二值化的邊緣影像3。在線測試階段：步驟S003：如圖6所示，于該邊緣影像3預(yù)定義一中心點(diǎn)31，并如圖7所示，于每一所述控制點(diǎn)2分別建立一以所述控制點(diǎn)2為中心的矩形的搜尋范圍22，藉以分別在該搜尋范圍22內(nèi)移動(dòng)該邊緣影像3及該中心點(diǎn)31，直至該邊緣影像3分別耦合于該周期性圖案1，并如下數(shù)學(xué)式4所示，通過位比對運(yùn)算校正全部所述控制點(diǎn)2的位置：【數(shù)學(xué)式4】S(O,G)=ΣO(i,j)⊕C(i,j)]]>其中，S(O，C)為周期性圖案1與邊緣影像3的匹配尺度，O(i，j)為周期性圖案1，為位比對運(yùn)算(bitcomparison)，C(i，j)為邊緣影像3校正后控制點(diǎn)2的坐標(biāo)為最大匹配尺度的位置。步驟S004：將所述控制點(diǎn)2分別圍繞形成一四邊形區(qū)域23，并界定四個(gè)目標(biāo)點(diǎn)4，且目標(biāo)點(diǎn)4亦對應(yīng)圍繞形成一矩形的目標(biāo)區(qū)域41，本實(shí)施例中系假設(shè)目標(biāo)區(qū)域41的高度為H，寬度為W，而目標(biāo)點(diǎn)4分別為(x′1，y′1)＝(0，0)、(x′2，y′2)＝(W-1，0)、(x′3，y′3)＝(0，H-1)及(x′4，y′4)＝(W-1，H-1)，并如圖8所示，將每一所述四邊形區(qū)域23的所述控制點(diǎn)2，分別通過一組轉(zhuǎn)換矩陣轉(zhuǎn)換形成該目標(biāo)區(qū)域41的目標(biāo)點(diǎn)4，轉(zhuǎn)換矩陣如下數(shù)學(xué)式5所示：其中，(xi，yi)為原控制點(diǎn)2的坐標(biāo)，而(x′i，y′i)為目標(biāo)點(diǎn)4的坐標(biāo)，藉以分別求得至少一組轉(zhuǎn)換參數(shù)hij，并通過如下的數(shù)學(xué)式6轉(zhuǎn)換，藉以求得由所述控制點(diǎn)2分別圍繞形成的大小及方向一致的對齊影像5?！緮?shù)學(xué)式6】x′y′1=h11h12h13h21h22h23h31h321xy1h31h221xy1=Gxy1]]>步驟S005：如圖9所示，將相鄰連續(xù)的對齊影像5，并如下數(shù)學(xué)式7求得一如圖10所示的中間影像51(Medianimage)m(x′，y′)及取一如圖11所示的偏差影像52(Deviationimage)d(x′，y′)：m(x′,y′)=median{gp(x′,y′),forp=k-M,...,k+Md(x′,y′)=1NΣp=k-Mk+M(gp(x′,y′)-m(x′,y′))2]]>【數(shù)學(xué)式7】其中，gp(x′，y′)為所述對齊影像5，k為對齊影像5數(shù)量的中位數(shù)，N為奇數(shù)個(gè)所述對齊影像5的數(shù)量，而而中間影像51及該偏差影像52系由至少三相鄰連續(xù)的所述對齊影像5中求得者，較佳者，系該中間影像51及該偏差影像52系由至少五相鄰連續(xù)的所述對齊影像5中求得者，藉可提升取得中間影像51及偏差影像52的效果。步驟S006：由該中間影像51及該偏差影像52通過下數(shù)學(xué)式8界定一上限影像u(x′，y′)及下限影像l(x′，y′)以形成一自適應(yīng)模型；【數(shù)學(xué)式8】u(x′,y′)=m(x′,y′)+max(α,β·d(x′,y′))l(x′,y′)=m(x′,y′)-max(α,β·d(x′,y′))]]>其中，α及β為控制參數(shù)，系用以控制敏感性及特異性，藉可控制偵測率及誤檢率。步驟S007：而后，以該自適應(yīng)模型比對全部所述對齊影像5中的每一點(diǎn)(x′，y′)，并定義所述對齊影像5中所述點(diǎn)(x′，y′)的灰階像素大于該上限影像或小于該下限影像者為缺陷區(qū)域，在一實(shí)施例中，所述點(diǎn)(x′，y′)可經(jīng)由如下數(shù)學(xué)式9的缺陷判斷式b(x′，y′)判斷是否為缺陷區(qū)域：【數(shù)學(xué)式9】b(x′,y′)=1,ifgp(x′,y′)>u(x′,y′)orgp(x′,y′)<l(x′,y′)0,otherwise]]>其中，若其一所述點(diǎn)(x′，y′)經(jīng)缺陷判斷式b(x′，y′)為1，則將該其一所述點(diǎn)(x′，y′)定義為缺陷區(qū)域，反之，若被判斷為0則表示該其一所述點(diǎn)(x′，y′)無缺陷。步驟S008：依據(jù)步驟S007，若對齊影像5中的點(diǎn)(x′，y′)被定義為所述缺陷區(qū)域，則依下數(shù)學(xué)式10，將所述對齊影像5內(nèi)每一被定義為缺陷區(qū)域的點(diǎn)(x′，y′)，經(jīng)上述數(shù)學(xué)式6的轉(zhuǎn)換矩陣G的反矩陣G-1轉(zhuǎn)換回原坐標(biāo)系，藉以標(biāo)示出周期性圖案1中具有缺陷的部分?！緮?shù)學(xué)式10】xy1=G-1x′y′1]]>通過上述，本發(fā)明于規(guī)格為IntelCorei52.5GHz的CPU下以C++程序完成，檢測如圖12所示具周期性圖案1a的且尺時(shí)為4.3inch的觸控面板6a電路時(shí)，僅需耗時(shí)3.52秒即可如圖12所示標(biāo)示出周期性圖案1a中的缺陷處，而應(yīng)用于圖13尺寸為4.7inch的觸控面板6b的周期性圖案1b亦僅需耗時(shí)3.38秒。再者，本發(fā)明可通過調(diào)整控制參數(shù)α、β，以通過繪制的FPR(falsepositiverate，偽陽性率)對TPR(truepositiverate，真陽性率)的接收者操作特征曲線(ReceiverOperatingCharacteristicCurve，ROC曲線)觀察于不同的控制參數(shù)α、β下的偵測缺陷的偵測率及誤檢率。而若需取較佳的控制參數(shù)α、β以偵測缺陷，則如圖14所示，當(dāng)本發(fā)明應(yīng)用于圖12所示的觸控面板6a時(shí)，將控制參數(shù)β分別固定于4、4.5及5時(shí)，控制參數(shù)α變動(dòng)為7至13，可見較小的控制參數(shù)α將具有較高的TPR而具有較低的FPR，故若考慮擷取超過90％的TPR而低于10％的FPR，則需據(jù)以選擇一適度操作點(diǎn)(moderateoperation)于當(dāng)控制參數(shù)α為10時(shí)，故通過將控制參數(shù)α固定為10，并將控制參數(shù)β變動(dòng)為3.5至7所繪制的接收者操作特征曲線，則如圖15所示，資可見適度操作點(diǎn)落于控制參數(shù)β為4.5處，因此，于圖12所示的觸控面板6a中，較佳的控制參數(shù)α、β值即分別為10與4.5；續(xù)如圖16所示，其系由圖13的觸控面板6b所分別繪制固定控制參數(shù)β為5及5.5下，控制參數(shù)α變動(dòng)為7至13的接收者操作特征曲線，而圖17為取圖16中的適度操作點(diǎn)于控制參數(shù)α為10，則以控制參數(shù)α固定為10，并將控制參數(shù)β變動(dòng)為3.5至7所繪制的接收者 操作特征曲線，藉可得于圖13所示的觸控面板6b中，較佳的控制參數(shù)α、β即分別為10與5，或10與5.5。最后應(yīng)說明的是：以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3