本發(fā)明涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基板殘材檢測方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

在tft-lcd行業(yè)中，為了將成盒后的大玻璃基板(glass)轉(zhuǎn)化成所需要尺寸的玻璃面板(panel)，必須進行切割工藝(cut)。在這一過程中，將會產(chǎn)生大量的玻璃殘材(dummyglass)。

切割技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)歷了從單面切割、到雙面切割的發(fā)展歷程。一般而言，低世代生產(chǎn)線(<g6)，或者q產(chǎn)品的切割工序，通常會采用陣列基板(tft)切割→tft裂片→彩膜基板(cf)切割→cf裂片→取片，或者陣列基板(tft)切割→彩膜基板(cf)切割→裂片→取片的方式進行。這類設(shè)備，可以采用全自動在線控制(inline)方式，產(chǎn)生的dummyglass采用真空吸附法檢測；也可以采用半自動運營(semi-auto)方式，人工去除dummy。而高世代生產(chǎn)線(>g6)的切割工序，考慮到切割效率等因素，通常采用雙面上下同時切割的方式進行，這種設(shè)備一般均采用全自動在線控制方式。

無論上述哪種切割設(shè)備，只要是全自動在線控制方式運營，取片過程都是：玻璃面板(panel)被機械手(pickuphand)取走并通過傳送裝置(conveyor)流向下一個單元，剩下的dummy流到廢玻璃回收單元中收集。為了防止dummy隨panel一起進入下游設(shè)備，引起panel表面劃傷、邊緣破損等不良，一般可以采用以下兩種方式檢測dummy存在與否：一種是切割機設(shè)備增加dummy檢測單元，如mdi設(shè)備的dummyy、dummyx單元，即利用步進電機結(jié)合檢測推桿(pin)方式，通過監(jiān)控當(dāng)前步進電機扭矩(轉(zhuǎn)矩)值，來實現(xiàn)判斷panel邊緣有無夾帶dummy的功能；另一種檢測方法是增加真空吸附單元，利用真空值判斷有無dummy殘留在panel上。

然而，實際生產(chǎn)發(fā)現(xiàn)：無論上述哪種檢測方式，都僅能夠檢測panel邊緣規(guī)則排列的dummy，卻無法檢測出掉落在傳送裝置路徑(傳送通路)中的dummy。而在自動化生產(chǎn)方式下，panel在進入下游設(shè)備途中很容易出現(xiàn)dummy掉落在傳送通路上的情況，且由于單個產(chǎn)品的生產(chǎn)節(jié)拍(tacttime)很短，因此一旦發(fā)生panel在傳輸通路途中dummy掉落并漏檢，短時間內(nèi)就會導(dǎo)致后面大量的panel劃傷不良，從而給生產(chǎn)企業(yè)造成重大損失。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種基板殘材檢測方法、裝置及系統(tǒng)，用于檢測掉落在傳送通路中的基板殘材。

為達到上述目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

一種基板殘材檢測方法，包括：

當(dāng)切割后的基板經(jīng)過所述傳送通路后，采集所述傳送通路的實時圖像；

將采集到的傳送通路的實時圖像與第一基準圖像進行匹配對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷所述傳送通路上是否存在基板殘材；其中，所述第一基準圖像為無基板殘材的傳送通路的圖像。

上述基板殘材檢測方法中，將無基板殘材的傳送通路的圖像作為第一基準圖像，通過將基板經(jīng)過后的傳送通路實時圖像與上述第一基準圖像進行對比分析，可以精準有效地判斷出基板經(jīng)過后的傳送通路上是否存在殘材，從而實現(xiàn)對傳送通路上基板殘材的檢測。因此，上述基板殘材檢測方法可以有效檢測掉落在傳送通路中的基板殘材，從而避免后續(xù)經(jīng)過傳送通路的基板被劃傷。

優(yōu)選地，所述將采集到的傳送通路的實時圖像與第一基準圖像進行匹配對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷傳送通路上是否存在基板殘材；包括以下步驟：

將第一基準圖像灰度化處理，生成第一基準圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第一基準圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；g¹(x,y)為第一基準圖像中第x行、第y列的像素的灰度值；

將采集到的傳送通路的實時圖像定義為第一實時圖像，將所述第一實時圖像灰度化處理，生成第一實時圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第一實時圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；h¹(x,y)為第一實時圖像中位于第x行、第y列的像素的灰度值；

從第一基準圖像的灰度值矩陣中截取一個m*n子矩陣gmn，定義該子矩陣為第一基準子矩陣；從第一實時圖像的灰度值矩陣中獲取與所述第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣，定義該子矩陣為第一實時子矩陣；將所述第一實時子矩陣與所述第一基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)所述誤差分析結(jié)果判斷所述傳送通路上是否存在基板殘材。

優(yōu)選地，所述從第一實時圖像的灰度值矩陣中獲取與第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣；具體包括：設(shè)定從第一實時圖像的灰度值矩陣中、以第m行第n列開始截取的m*n子矩陣為與第一基準子矩陣gmn相匹配的m*n子矩陣，其中，1≤m+m≤x，1≤n+n≤y；

定義第一匹配函數(shù)：

其中，為矩陣中第i行第j列的元素，gmn(i,j)為矩陣gmn中第i行第j列的元素；

定義第一相關(guān)函數(shù)：

計算當(dāng)?shù)谝幌嚓P(guān)函數(shù)r(m,n)最接近1時m和n的數(shù)值，根據(jù)該m和n的數(shù)值獲得與所述第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣

優(yōu)選地，所述將第一實時子矩陣與第一基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)所述誤差分析結(jié)果判斷所述傳送通路上是否存在基板殘材；具體包括：

定義第一單像素點絕對誤差：

其中，

定義第一目標函數(shù)，

設(shè)定第一目標函數(shù)閾值k¹，將第一目標函數(shù)與第一目標函數(shù)閾值k¹進行比較；當(dāng)所述第一目標函數(shù)大于第一目標函數(shù)閾值k¹時，判斷所述傳送通路上存在基板殘材；當(dāng)所述第一目標函數(shù)不大于第一目標函數(shù)閾值k¹時，判斷所述傳送通路上不存在基板殘材。

優(yōu)選地，所述基板殘材檢測方法還包括：采集切割后的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像；將采集到的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像與第二基準圖像進行匹配對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷基板上是否存在殘材；其中，所述第二基準圖像為切割后無殘材的基板經(jīng)過傳送通路過程的圖像。

優(yōu)選地，所述將采集到的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像與第二基準圖像進行匹配對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷基板上是否存在基板殘材；包括以下步驟：

將第二基準圖像灰度化處理，生成第二基準圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第二基準圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；g²(x,y)為第二基準圖像中第x行、第y列的像素的灰度值；

將采集到的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像定義為第二實時圖像，將所述第二實時圖像灰度化處理，生成第二實時圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第二實時圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；h²(x,y)為第二實時圖像中位于第x行、第y列的像素的灰度值；

從第二基準圖像的灰度值矩陣中截取一個e*f子矩陣gef，定義該子矩陣為第二基準子矩陣；從第二實時圖像的灰度值矩陣中獲取與所述第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣，定義該子矩陣為第二實時子矩陣；將所述第二實時子矩陣與所述第二基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)所述誤差分析結(jié)果判斷所述基板上是否存在殘材。

優(yōu)選地，所述從第二實時圖像的灰度值矩陣中獲取與第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣；具體包括：設(shè)定從第二實時圖像的灰度值矩陣中、以第e行第f列開始截取的e*f子矩陣為與第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣，其中，1≤e+e≤x，1≤f+f≤y；

定義第二匹配函數(shù)：

其中，為矩陣中第i行第j列的元素，gef(i,j)為矩陣gef中第i行第j列的元素；

定義第二相關(guān)函數(shù)：

計算當(dāng)?shù)诙嚓P(guān)函數(shù)r(e,f)最接近1時e和f的數(shù)值，根據(jù)該e和f的數(shù)值獲得與所述第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣

優(yōu)選地，所述將第二實時子矩陣與第二基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)所述誤差分析結(jié)果判斷所述基板上是否存在殘材；具體包括：

定義第二單像素點絕對誤差：

其中，

定義第二目標函數(shù)，

設(shè)定第二目標函數(shù)閾值k²，將第二目標函數(shù)與第二目標函數(shù)閾值k²進行比較；當(dāng)所述第二目標函數(shù)大于第二目標函數(shù)閾值k²時，判斷所述基板上存在殘材；當(dāng)所述第二目標函數(shù)不大于第二目標函數(shù)閾值k²時，判斷所述基板上不存在殘材。

一種基板殘材檢測裝置，包括：圖像采集模塊，用于當(dāng)切割后的基板經(jīng)過傳送通路后，采集傳送通路的實時圖像，并將該圖像存儲為第一實時圖像；圖像處理模塊，用于將所述第一實時圖像與第一基準圖像進行匹配對比，并根據(jù)所述對比結(jié)果判斷傳送通路是否存在基板殘材；其中，所述第一基準圖像為無基板殘材的傳送通路的圖像。

優(yōu)選地，所述圖像處理模塊包括：

矩陣化處理單元，用于：

將第一基準圖像灰度化處理，并生成第一基準圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第一基準圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；g¹(x,y)為第一基準圖像中第x行、第y列的像素的灰度值；

將第一實時圖像灰度化處理，并生成第一實時圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第一實時圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；h¹(x,y)為第一實時圖像中位于第x行、第y列的像素的灰度值；

矩陣匹配單元，用于：從第一基準圖像的灰度值矩陣中截取一個m*n子矩陣gmn，定義該子矩陣為第一基準子矩陣；從第一實時圖像的灰度值矩陣中獲取與所述第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣，定義該子矩陣為第一實時子矩陣；

運算單元，用于：將所述第一實時子矩陣與所述第一基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)所述誤差分析結(jié)果判斷所述傳送通路上是否存在基板殘材。

優(yōu)選地，所述矩陣匹配單元，具體用于：設(shè)定從第一實時圖像的灰度值矩陣中、以第m行第n列開始截取的m*n子矩陣為與第一基準子矩陣gmn相匹配的m*n子矩陣，其中，1≤m+m≤x，1≤n+n≤y；

定義第一匹配函數(shù)：

其中，為矩陣中第i行第j列的元素，gmn(i,j)為矩陣gmn中第i行第j列的元素；

定義第一相關(guān)函數(shù)：

計算當(dāng)?shù)谝幌嚓P(guān)函數(shù)r(m,n)最接近1時m和n的數(shù)值，根據(jù)該m和n的數(shù)值獲得與所述第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣

所述運算單元，具體用于：

定義第一單像素點絕對誤差：

其中，

定義第一目標函數(shù)，

設(shè)定第一目標函數(shù)閾值k¹；將第一目標函數(shù)與第一目標函數(shù)閾值k¹進行比較；當(dāng)所述第一目標函數(shù)大于第一目標函數(shù)閾值k¹時，判斷所述傳送通路上存在基板殘材；當(dāng)所述第一目標函數(shù)不大于第一目標函數(shù)閾值k¹時，判斷所述傳送通路上不存在基板殘材。

優(yōu)選地，所述圖像采集模塊，還用于采集切割后的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像，并將該圖像存儲為第二實時圖像；所述圖像處理模塊，還用于將所述第二實時圖像與第二基準圖像進行匹配對比，并根據(jù)對比結(jié)果判斷基板上是否存在殘材；其中，所述第二基準圖像為切割后無殘材的基板經(jīng)過傳送通路過程的圖像。

優(yōu)選地，所述圖像處理模塊中，

所述矩陣化處理單元，還用于：

將第二基準圖像灰度化處理，生成第二基準圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第二基準圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；g²(x,y)為第二基準圖像中第x行、第y列的像素的灰度值；

將第二實時圖像灰度化處理，生成第二實時圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第二實時圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；h²(x,y)為第二實時圖像中位于第x行、第y列的像素的灰度值；

所述矩陣匹配單元，還用于：從第二基準圖像的灰度值矩陣中截取一個e*f子矩陣gef，定義該子矩陣為第二基準子矩陣；從第二實時圖像的灰度值矩陣中獲取與所述第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣，定義該子矩陣為第二實時子矩陣；

所述運算單元，還用于：將所述第二實時子矩陣與所述第二基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)所述誤差分析結(jié)果判斷所述基板上是否存在殘材。

優(yōu)選地，所述矩陣匹配單元，具體用于：設(shè)定從第二實時圖像的灰度值矩陣中、以第e行第f列開始截取的e*f子矩陣為與第二基準子矩陣gef相匹配的e*f子矩陣，其中，1≤e+e≤x，1≤f+f≤y；

定義第二匹配函數(shù)：

其中，為矩陣中第i行第j列的元素，gef(i,j)為矩陣gef中第i行第j列的元素；

定義第二相關(guān)函數(shù)：

計算當(dāng)?shù)诙嚓P(guān)函數(shù)r(e,f)最接近1時e和f的數(shù)值，根據(jù)該e和f的數(shù)值獲得與所述第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣

所述運算單元，具體用于：

定義第二單像素點絕對誤差：

其中，

定義第二目標函數(shù)，

設(shè)定第二目標函數(shù)閾值k²，將第二目標函數(shù)與第二目標函數(shù)閾值k²進行比較；當(dāng)所述第二目標函數(shù)大于第二目標函數(shù)閾值k²時，判斷所述基板上存在殘材；當(dāng)所述第二目標函數(shù)不大于第二目標函數(shù)閾值k²時，判斷所述基板上不存在殘材。

一種基板殘材檢測系統(tǒng)，包括上述任一技術(shù)方案中所述的基板殘材檢測裝置；以及，傳送裝置，用于運送切割后的基板通過傳送通路；驅(qū)動模塊，用于驅(qū)動傳送裝置運動；第一傳感器，安裝于傳送通路的起始端，用于感測基板、并生成感測信號；主控模塊，與所述圖像采集模塊、圖像處理模塊、驅(qū)動模塊和第一傳感器信號連接，用于：當(dāng)接收到第一傳感器的感測信號時，控制驅(qū)動模塊停止驅(qū)動傳送裝置，并控制圖像采集模塊采集傳送通路的實時圖像；并且，當(dāng)所述圖像處理模塊判斷傳送通路不存在基板殘材時，控制驅(qū)動模塊驅(qū)動傳送裝置繼續(xù)運動。

優(yōu)選地，所述基板殘材檢測系統(tǒng)還包括：與所述主控模塊信號連接的第二傳感器，所述第二傳感器安裝于傳送通路的終止端，用于感測基板、并生成感測信號；所述主控模塊，還用于：當(dāng)接收到第二傳感器的感測信號時，控制圖像采集模塊采集所述第二傳感器所感測到的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像；并且，當(dāng)所述圖像處理模塊判斷該基板上存在殘材時，生成報警信號。

優(yōu)選地，所述圖像采集模塊包括一維線性圖像傳感器和用于驅(qū)動所述一維線性圖像傳感器運動以獲取圖像的伺服驅(qū)動單元。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測方法的流程圖；

圖2為圖1中的基板殘材檢測方法中步驟s103的流程圖；

圖3為圖1中的基板殘材檢測方法中步驟s106的流程圖；

圖4為本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；

圖5為本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測裝置中圖像處理模塊的結(jié)構(gòu)框圖；

圖6為本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測裝置中圖像采集模塊的結(jié)構(gòu)框圖；

圖7為本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測系統(tǒng)中部分結(jié)構(gòu)的俯視結(jié)構(gòu)示意圖；

圖8為本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測系統(tǒng)中部分結(jié)構(gòu)的側(cè)視結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9為本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測系統(tǒng)用于檢測傳送通路上是否存在殘材的流程示意圖；

圖10為本發(fā)明另一實施例提供的一種基板殘材檢測系統(tǒng)用于檢測傳送通路上是否存在殘材的流程示意圖；

圖11為本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測系統(tǒng)用于檢測基板上是否存在殘材的流程示意圖；

圖12為本發(fā)明另一實施例提供的一種基板殘材檢測系統(tǒng)用于檢測基板上是否存在殘材的流程示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

請參考圖1～圖8。

如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的一種基板殘材檢測方法，包括：

步驟s101，當(dāng)切割后的基板經(jīng)過傳送通路后，采集傳送通路的實時圖像；

步驟s102，將采集到的傳送通路的實時圖像與第一基準圖像進行匹配對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷傳送通路上是否存在基板殘材；其中，第一基準圖像為無基板殘材的傳送通路的圖像。

上述基板殘材檢測方法，步驟s101至步驟s102中，將無基板殘材的傳送通路的圖像作為第一基準圖像，通過將基板經(jīng)過后的傳送通路實時圖像與上述第一基準圖像進行對比分析，可以精準有效地判斷出基板經(jīng)過后的傳送通路上是否存在殘材，從而實現(xiàn)對傳送通路上基板殘材的檢測。因此，上述基板殘材檢測方法可以有效檢測掉落在傳送通路中的基板殘材，從而避免后續(xù)經(jīng)過傳送通路的基板被劃傷。

如圖1和圖2所示，一種具體的實施例中，步驟s102，即將采集到的傳送通路的實時圖像與第一基準圖像進行匹配對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷傳送通路上是否存在基板殘材，具體包括以下步驟：

步驟s201，

將第一基準圖像灰度化處理，生成第一基準圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第一基準圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；g¹(x,y)為第一基準圖像中第x行、第y列的像素的灰度值；

將采集到的傳送通路的實時圖像定義為第一實時圖像，將該第一實時圖像灰度化處理，生成第一實時圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第一實時圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；h¹(x,y)為第一實時圖像中位于第x行、第y列的像素的灰度值；

步驟s202，

從第一基準圖像的灰度值矩陣中截取一個m*n子矩陣gmn，定義該子矩陣為第一基準子矩陣(即第一基準圖像部分區(qū)域的像素點灰度值形成的矩陣)；

從第一實時圖像的灰度值矩陣中獲取與第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣，定義該子矩陣為第一實時子矩陣(即第一實時圖像部分區(qū)域的像素點灰度值形成的矩陣)；

步驟s203，

將第一實時子矩陣與第一基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)誤差分析結(jié)果判斷傳送通路上是否存在基板殘材。

在圖像采集過程中，微小的機械振動等因素也可能導(dǎo)致第一基準圖像與第一實時圖像的各像素之間不匹配；本發(fā)明實施例的基板殘材檢測方法，在步驟s102中，通過匹配處理獲得第一基準子矩陣和第一實時子矩陣，并利用該第一基準子矩陣和第一實時子矩陣進行誤差分析以判斷傳送通路上是否存在基板殘材，該處理方法可以避免由于環(huán)境、機械穩(wěn)定性等因素的干擾而導(dǎo)致的誤判。

如圖2所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，步驟s202中，從第一實時圖像的灰度值矩陣中獲取與第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣；具體可以采用以下方式：

設(shè)定從第一實時圖像的灰度值矩陣中、以第m行第n列開始截取的m*n子矩陣為與第一基準子矩陣gmn相匹配的子矩陣，其中，1≤m+m≤x，1≤n+n≤y；

定義第一匹配函數(shù)：

其中，為矩陣中第i行第j列的元素，gmn(i,j)為矩陣gmn中第i行第j列的元素；

定義第一相關(guān)函數(shù)：

計算當(dāng)?shù)谝幌嚓P(guān)函數(shù)r(m,n)最接近1時m和n的數(shù)值，根據(jù)該m和n的數(shù)值獲得即獲得與第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣。

上述處理方式，即分別在第一基準圖像的灰度值矩陣中和第一實時圖像的灰度值矩陣中提取出相關(guān)度最接近于1的兩個子矩陣(即gmn和)，可以相當(dāng)于分別在第一基準圖像和第一實時圖像中提取出相匹配的兩個子圖像，采用該兩個子圖像進行對比判斷，可以避免環(huán)境、機械穩(wěn)定性等因素的干擾而導(dǎo)致的誤判。具體地，該兩個子圖像要求至少包括傳送通路上的基板運行路徑部分的像素點、以保證通過該兩個子像素的對比能夠判斷出傳送通路上的基板殘材情況，即兩個子矩陣的m*n個元素中至少要包括傳送通路上的基板運行路徑部分圖像像素的灰度值。

如圖2所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，步驟s203，即將第一實時子矩陣與第一基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)誤差分析結(jié)果判斷傳送通路上是否存在基板殘材的步驟，具體可以包括：

定義第一單像素點絕對誤差：

其中，

定義第一目標函數(shù)，

設(shè)定第一目標函數(shù)閾值k¹，將第一目標函數(shù)和第一目標函數(shù)閾值k¹進行比較；

當(dāng)?shù)谝荒繕撕瘮?shù)大于上述閾值k¹時，判斷傳送通路上存在基板殘材；

當(dāng)?shù)谝荒繕撕瘮?shù)不大于上述閾值k¹時，判斷傳送通路上不存在基板殘材。

如圖1所示，在上述各實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測方法，還可以包括以下步驟：

步驟s103，采集切割后的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像；

步驟s104，將采集到的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像與第二基準圖像進行匹配對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷基板上是否存在殘材；其中，第二基準圖像為切割后無殘材的基板經(jīng)過傳送通路過程的圖像。

本發(fā)明實施例的基板殘材檢測方法，步驟s103至步驟s104中，將無殘材的基板經(jīng)過傳送通路過程的圖像作為第二基準圖像，通過將每一個切割后的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像與上述第二基準圖像進行對比分析，可以精準有效地判斷出切割后的基板上是否存在殘材，從而實現(xiàn)對基板上殘材的檢測，進而，可以避免攜帶殘材的基板輸送到下一處理單元中，造成產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的不良。

進而，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測方法，可以通過步驟s101至步驟s102，檢測掉落在傳送通路中的基板殘材，還可以通過步驟s103至步驟s104，對切割后的基板上攜帶的殘材進行檢測，因此，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測方法可以有效避免基板被傳送通路中的殘材劃傷、或者基板攜帶殘材輸出而導(dǎo)致的輸出基板不良等問題。

如圖1和圖3所示，進一步地，步驟s104可以采用與步驟s102相同的處理模式；具體地，步驟s104、將采集到的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像與第二基準圖像進行匹配對比，根據(jù)對比結(jié)果判斷基板上是否存在基板殘材，具體包括以下步驟：

步驟s301，

將第二基準圖像灰度化處理，生成第二基準圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第二基準圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；g²(x,y)為第二基準圖像中第x行、第y列的像素的灰度值；

將采集到的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像定義為第二實時圖像，將該第二實時圖像灰度化處理，生成第二實時圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第二實時圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；h²(x,y)為第二實時圖像中位于第x行、第y列的像素的灰度值；

步驟s302，

從第二基準圖像的灰度值矩陣中截取一個e*f子矩陣gef，定義該子矩陣為第二基準子矩陣；

從第二實時圖像的灰度值矩陣中獲取與第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣，定義該子矩陣為第二實時子矩陣；

步驟s303，

將第二實時子矩陣與第二基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)誤差分析結(jié)果判斷基板上是否存在殘材。

本發(fā)明實施例的基板殘材檢測方法中，步驟s104中，通過匹配處理獲得第二基準子矩陣和第二實時子矩陣，并利用該第二基準子矩陣和第二實時子矩陣進行誤差分析以判斷基板上是否存在基板殘材，該處理方法可以避免由于環(huán)境、機械穩(wěn)定性等因素的干擾而導(dǎo)致的誤判。

如圖2和圖3所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，步驟s302和步驟s303的處理方式可以分別與步驟s202和步驟s203相同；

具體地，步驟s302中，從第二實時圖像的灰度值矩陣中獲取與第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣；具體可以采用以下方式：

設(shè)定從第二實時圖像的灰度值矩陣中、以第e行第f列開始截取的e*f子矩陣為與第二基準子矩陣gef相匹配的e*f子矩陣，其中1≤e+e≤x，1≤f+f≤y；

定義第二匹配函數(shù)：

其中，為矩陣中第i行第j列的元素，gef(i,j)為矩陣gef中第i行第j列的元素；

定義第二相關(guān)函數(shù)：

計算當(dāng)?shù)诙嚓P(guān)函數(shù)r(e,f)最接近1時e和f的數(shù)值，根據(jù)該e和f的數(shù)值獲得即獲得與第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣。

上述處理方式，即分別在第二基準圖像的灰度值矩陣中和第二實時圖像的灰度值矩陣中提取出相關(guān)度最接近于1的兩個子矩陣(gef和)，可以相當(dāng)于分別在第二基準圖像和第二實時圖像中提取出相匹配的兩個子圖像，采用該兩個子圖像進行對比判斷，可以避免由于環(huán)境、機械穩(wěn)定性等因素的干擾而導(dǎo)致的誤判。具體地，該兩個子圖像中，每個子圖像要求至少包括含蓋整個基板部分的像素點、以保證通過該兩個子像素的對比能夠判斷出基板上的殘材情況，即兩個子矩陣中，每個子矩陣的e*f個元素中要求至少包括含蓋整個基板部分圖像像素的灰度值。

進一步地，步驟s303、將第二實時子矩陣與第二基準子矩陣進行誤差分析，根據(jù)誤差分析結(jié)果判斷基板上是否存在殘材；具體可以包括：

定義第二單像素點絕對誤差：

其中，

定義第二目標函數(shù)，

設(shè)定第二目標函數(shù)閾值k²，將第二目標函數(shù)與第二目標函數(shù)閾值k²進行比較；

當(dāng)?shù)诙繕撕瘮?shù)大于上述閾值k²時，判斷基板上存在殘材；

當(dāng)?shù)诙繕撕瘮?shù)不大于上述閾值k²時，判斷基板上不存在殘材。

需要說明的是，由于上述x、y、m、n、m、n、e、f，e、f、以及i和j都對應(yīng)于矩陣中的行數(shù)或列數(shù)，因此，其取值都為正整數(shù)。

基于本發(fā)明的基板殘材檢測方法，本發(fā)明實施例還提供了一種基板殘材檢測裝置，如圖4所示，該基板殘材檢測裝置1包括：

圖像采集模塊2，該圖像采集模塊2用于當(dāng)切割后的基板經(jīng)過傳送通路后，采集傳送通路的實時圖像，并將該圖像存儲為第一實時圖像；

圖像處理模塊3，該圖像處理模塊3用于將圖像采集模塊2采集到的第一實時圖像與第一基準圖像進行匹配對比，并根據(jù)對比結(jié)果判斷傳送通路是否存在基板殘材；其中，第一基準圖像為無基板殘材的傳送通路的圖像。

如圖5所示，一種具體的實施例中，圖像處理模塊3可以包括矩陣化處理單元31，矩陣匹配單元32和運算單元33，其中：

矩陣化處理單元31，可以將第一基準圖像和第一實時圖像分別進行灰度化處理，并根據(jù)灰度化處理后的第一基準圖像生成第一基準圖像的像素灰度值矩陣根據(jù)灰度化處理后的第一實時圖像生成第一實時圖像的像素灰度值矩陣具體地，

其中，x和y分別為第一基準圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；g¹(x,y)為第一基準圖像中第x行、第y列的像素的灰度值；

其中，x和y分別為第一實時圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；h¹(x,y)為第一實時圖像中位于第x行、第y列的像素的灰度值；

矩陣匹配單元32，可以從第一基準圖像的灰度值矩陣中截取一個m*n子矩陣(即第一基準子矩陣)；并且，從第一實時圖像的灰度值矩陣中獲取與第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣(即第一實時子矩陣)；

運算單元33，可以將第一實時子矩陣與第一基準子矩陣進行誤差分析，并根據(jù)誤差分析結(jié)果判斷傳送通路上是否存在基板殘材。

如圖5所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，矩陣匹配單元32可以通過下述處理方式來實現(xiàn)從第一實時圖像的灰度值矩陣中獲取第一實時子矩陣：

設(shè)定從第一實時圖像的灰度值矩陣中、以第m行第n列開始截取的m*n子矩陣為與第一基準子矩陣gmn相匹配的m*n子矩陣，其中，1≤m+m≤x，1≤n+n≤y；

定義第一匹配函數(shù)：

其中，為矩陣中第i行第j列的元素，gmn(i,j)為矩陣gmn中第i行第j列的元素；

定義第一相關(guān)函數(shù)：

尋找當(dāng)?shù)谝幌嚓P(guān)函數(shù)r(m,n)最接近1時m和n的數(shù)值，根據(jù)該m和n的數(shù)值獲得即獲得與第一基準子矩陣相匹配的m*n子矩陣。

如圖5所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，運算單元33可以通過下述處理方式來實現(xiàn)對第一實時子矩陣與第一基準子矩陣的誤差分析和對傳送通路是否存在殘材的判斷結(jié)果輸出：

定義第一單像素點絕對誤差：

其中，

定義第一目標函數(shù)，

設(shè)定第一目標函數(shù)閾值k¹；將第一目標函數(shù)與第一目標函數(shù)閾值k¹進行比較，并輸出比較判斷結(jié)果；具體地，

當(dāng)?shù)谝荒繕撕瘮?shù)大于第一目標函數(shù)閾值k¹時，判斷結(jié)果為傳送通路上存在基板殘材；

當(dāng)?shù)谝荒繕撕瘮?shù)不大于第一目標函數(shù)閾值k¹時，判斷結(jié)果為傳送通路上不存在基板殘材。

如圖4所示，在上述各實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測裝置1還可以用于檢測切割后的基板上是否存在基板殘材；具體地，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測裝置中：

圖像采集模塊2，還可以用于采集切割后的基板經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像，并將該圖像存儲為第二實時圖像；

相應(yīng)地，圖像處理模塊3，還可以用于將第二實時圖像與第二基準圖像進行匹配對比，并根據(jù)對比結(jié)果判斷基板上是否存在殘材；其中，第二基準圖像為切割后無殘材的基板經(jīng)過傳送通路過程的圖像。

如圖5所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，本發(fā)明實施例的圖像處理模塊3中：

矩陣化處理單元31，可以將第二基準圖像和第二實時圖像分別進行灰度化處理，并根據(jù)灰度化處理后的第二基準圖像生成第二基準圖像的像素灰度值矩陣根據(jù)灰度化處理后的第二實時圖像生成第二實時圖像的像素灰度值矩陣具體地，

其中，x和y分別為第二基準圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；g²(x,y)為第二基準圖像中第x行、第y列的像素的灰度值；

將第二實時圖像灰度化處理，生成第二實時圖像的像素灰度值矩陣：

其中，x和y分別為第二實時圖像中像素的行數(shù)和列數(shù)；h²(x,y)為第二實時圖像中位于第x行、第y列的像素的灰度值；

矩陣匹配單元32，可以從第二基準圖像的灰度值矩陣中截取一個e*f子矩陣(即第二基準子矩陣)；并且，從第二實時圖像的灰度值矩陣中獲取與第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣(即第二實時子矩陣)；

運算單元33，可以將第二實時子矩陣與第二基準子矩陣進行誤差分析，并根據(jù)誤差分析結(jié)果判斷基板上是否存在殘材。

如圖5所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，矩陣匹配單元32可以通過下述處理方式來實現(xiàn)從第二實時圖像的灰度值矩陣中獲取第二實時子矩陣：

設(shè)定從第二實時圖像的灰度值矩陣中、以第e行第f列開始截取的e*f子矩陣為與第二基準子矩陣gef相匹配的e*f子矩陣，其中，1≤e+e≤x，1≤f+f≤y；

定義第二匹配函數(shù)：

其中，為矩陣中第i行第j列的元素，gef(i,j)為矩陣gef中第i行第j列的元素；

定義第二相關(guān)函數(shù)：

尋找當(dāng)?shù)诙嚓P(guān)函數(shù)r(e,f)最接近1時e和f的數(shù)值，根據(jù)該e和f的數(shù)值獲得即獲得與第二基準子矩陣相匹配的e*f子矩陣。

如圖5所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，運算單元33可以通過下述處理方式來實現(xiàn)對第二實時子矩陣與第二基準子矩陣的誤差分析和對基板上是否存在殘材的判斷結(jié)果輸出：

定義第二單像素點絕對誤差：

其中，

定義第二目標函數(shù)，

設(shè)定第二目標函數(shù)閾值k²；將第二目標函數(shù)與第二目標函數(shù)閾值k²進行比較，并輸出比較判斷結(jié)果；

當(dāng)?shù)诙繕撕瘮?shù)大于第二目標函數(shù)閾值k²時，判斷結(jié)果為基板上存在基板殘材；

當(dāng)?shù)诙繕撕瘮?shù)不大于第二目標函數(shù)閾值k²時，判斷結(jié)果為基板上不存在基板殘材。

具體地，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測裝置1中，如圖6所示，圖像采集模塊2可以包括圖像傳感器21，還可以包括用于驅(qū)動圖像傳感器21掃描圖像的伺服驅(qū)動單元22；如圖5所示，圖像處理模塊3可以采用計算機等具有圖像處理功能的硬件裝置。

采用伺服驅(qū)動單元驅(qū)動圖像傳感器進行掃描，可以實現(xiàn)圖像掃描的自動化，進而保證每一次圖像掃描位置的穩(wěn)定性。

在上述各實施例的基礎(chǔ)上，一種優(yōu)選的實施例中，由于本發(fā)明實施例的基板殘材檢測裝置中，第一基準圖像和第二基準圖像是作為比對標準的圖像，因此，其可以預(yù)先被獲取并存儲于基板殘材檢測裝置中；而第一實時圖像和第二實時圖像則可以是在輸送基板的過程中實時獲??；進一步優(yōu)選地，基板殘材檢測裝置中可以直接存儲第一基準圖像的像素灰度值矩陣、以用于直接與第一實時圖像的像素灰度值矩陣進行匹配對比；同理，基板殘材檢測裝置中也可以直接存儲第二基準圖像的像素灰度值矩陣、以用于直接與第二實時圖像的像素灰度值矩陣進行匹配對比。

進一步優(yōu)選地，上述各實施例中的第二實時圖像可以為基板經(jīng)過傳送通路某一設(shè)定位置的過程的實時圖像；相應(yīng)地，第二基準圖像則為切割后無殘材的基板經(jīng)過傳送通路該設(shè)定位置的過程的圖像；進而，在采集第二實時圖像時，圖像采集模塊的鏡頭可以對準傳送通路的該設(shè)定位置處固定不動，當(dāng)基板被傳送經(jīng)過該設(shè)定位置時，圖像采集模塊即可以獲取到基板經(jīng)過傳送通路該設(shè)定位置的過程的圖像，即獲取到第二實時圖像。

基于本發(fā)明的基板殘材檢測方法，本發(fā)明實施例還提供了一種基板殘材檢測系統(tǒng)，如圖4所示，該基板殘材檢測系統(tǒng)包括上述任一實施例中的基板殘材檢測裝置1。

如圖4、圖7～圖8所示，進一步地，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)還包括：用于運輸切割后的基板4、以使基板4經(jīng)過傳送通路的傳送裝置5；以及，用于驅(qū)動傳送裝置5運動的驅(qū)動模塊6；具體地，傳送裝置5可以為滾輪式輸送機50，也可以為帶狀等其它樣式的輸送裝置；且傳送裝置5的傳送路徑經(jīng)過傳送通路；驅(qū)動模塊6可以為驅(qū)動馬達，也可以為步進電機等其它驅(qū)動裝置。

如圖4、圖7～圖8所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)，還可以包括第一傳感器8和主控模塊7，其中：

第一傳感器8可以感測到基板4、并生成第一感應(yīng)信號，該第一感應(yīng)信號可以作為基板殘材檢測裝置1開始檢測傳送通路上是否存在殘材的觸發(fā)信號；具體地，該第一傳感器8可以安裝于傳送通路的起始端，進而，當(dāng)切割后的基板4被運送到傳送通路的起始端時，該第一傳感器8可以感測到該基板4、并生成第一感測信號；

主控模塊7與驅(qū)動模塊6、第一傳感器8、以及基板殘材檢測裝置1中的圖像采集模塊2和圖像處理模塊3之間信號連接。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，當(dāng)基板殘材檢測裝置中直接存儲有第一基準圖像或第一基準圖像的像素灰度值矩陣時，如圖4～圖9所示，本發(fā)明實施例提供的基板殘材檢測系統(tǒng)用于檢測傳送通路上是否存在殘材時，可以包括以下步驟：

步驟s401，輸送機50將基板4輸送到傳送通路的起始端，從而觸發(fā)第一傳感器8生成第一感應(yīng)信號；

步驟s402，主控模塊7根據(jù)第一傳感器8的第一感測信號，控制驅(qū)動模塊6停止驅(qū)動輸送機50，即停止輸送基板4；并控制圖像采集模塊2開始采集傳送通路的實時圖像(第一實時圖像)，即基板殘材檢測裝置1開始檢測傳送通路上是否存在殘材；

步驟s403，根據(jù)基板殘材檢測裝置1中預(yù)存的第一基準圖像或者第一基準圖像的像素灰度值矩陣、以及上述第一實時圖像，圖像處理模塊3對傳送通路上是否存在基板殘材進行判斷；

步驟s404，當(dāng)圖像處理模塊3判斷傳送通路上不存在基板殘材時，主控模塊7控制驅(qū)動模塊6對輸送機50進行驅(qū)動，從而繼續(xù)輸送基板4、以使基板4通過傳送通路；

步驟s405，當(dāng)圖像處理模塊3判斷傳送通路上存在基板殘材時，主控模塊7控制生成報警信號，以提醒工作人員清除傳送通路上的基板殘材。

綜上所述，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)，可以在每一個基板4到達傳送通路的起始端時，觸發(fā)基板殘材檢測裝置1進行一次檢測，以判斷傳送通路上是否存在基板殘材；且，僅當(dāng)通過基板殘材檢測裝置1判斷傳送通路上不存在基板殘材時，基板4才會被輸送通過傳送通路，因此，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)可以有效避免基板4在傳送通路的途中被上一個基板掉落的殘材劃傷。

可選地，當(dāng)基板殘材檢測裝置1中并未存儲第一基準圖像或第一基準圖像的像素灰度值矩陣，如圖10所示，本發(fā)明實施例提供的基板殘材檢測系統(tǒng)用于檢測傳送通路上是否存在殘材時，可以包括以下具體流程：

步驟s501，開啟對傳送通路殘材的檢測功能；

步驟s502，系統(tǒng)自動判斷該檢測功能是否為第一次啟動；若是第一次啟動，則首先執(zhí)行步驟s601～步驟s603，然后從步驟s501重新開始執(zhí)行；否則，直接執(zhí)行步驟s503；

步驟s601，人工檢查，以保證傳送通路上沒有基板殘材；

步驟s602，通過伺服驅(qū)動單元驅(qū)動ccd從傳送通路的起始端運動至傳送通路的終止端，以獲取第一基準圖像；

步驟s603，ccd將第一基準圖像傳送到矩陣化處理單元，矩陣化處理單元對第一基準圖像進行灰度化處理、并生成第一基準圖像的像素灰度值矩陣；

步驟s503，輸送帶停止運動，伺服驅(qū)動單元驅(qū)動ccd從傳送通路的起始端運動至傳送通路的終止端，以獲取第一實時圖像；

步驟s504，ccd將第一實時圖像傳送到矩陣化處理單元，矩陣化處理單元對第一實時圖像進行灰度化處理、并生成第一實時圖像的像素灰度值矩陣；

步驟s505，矩陣匹配單元從第一實時圖像的像素灰度值矩陣和第一基準圖像的像素灰度值矩陣中截取相互匹配的兩個子矩陣；

步驟s506，運算單元根據(jù)兩個子矩陣計算第一目標函數(shù)e1；

步驟s507，運算單元將第一目標函數(shù)e1與第一目標函數(shù)閾值k1進行比較；若e1<k1，則執(zhí)行步驟s508；若e1>k1，則執(zhí)行步驟s509；

步驟s508，輸送帶重新開始運動；

步驟s509，輸出報警信號。

如圖4～圖8所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)，還可以包括與主控模塊7信號連接的第二傳感器9，該第二傳感器9可以感測到基板4、并生成第二感應(yīng)信號，該第二感應(yīng)信號可以作為開始檢測基板4上是否存在殘材的觸發(fā)信號。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，當(dāng)基板殘材檢測裝置中直接存儲有第二基準圖像或第二基準圖像的像素灰度值矩陣時，如圖4～圖8、圖11所示，本發(fā)明實施例提供的基板殘材檢測系統(tǒng)用于檢測基板上是否存在殘材時，可以包括以下步驟：

步驟s701，輸送機50將基板4輸送至第二傳感器9所在位置，從而觸發(fā)第二傳感器9生成第二感應(yīng)信號；

步驟s702，主控模塊7根據(jù)第二感測信號控制圖像采集模塊2開始采集基板4經(jīng)過傳送通路過程的實時圖像(第二實時圖像)，即基板殘材檢測裝置1開始檢測基板4上是否存在殘材；

步驟s703，根據(jù)基板殘材檢測裝置1中預(yù)存的第二基準圖像或者第二基準圖像的像素灰度值矩陣、以及上述第二實時圖像，圖像處理模塊3對基板上是否存在基板殘材進行判斷；

步驟s704，當(dāng)圖像處理模塊3判斷基板4上不存在基板殘材時，主控模塊7控制驅(qū)動模塊6繼續(xù)驅(qū)動輸送機50；

步驟s705，當(dāng)圖像處理模塊3判斷基板4上存在基板殘材時，主控模塊7控制生成報警信號，以提醒工作人員清除基板4上的基板殘材，或者，控制輸送機50停止輸送基板4。

綜上所述，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)，可以在每一個基板4觸發(fā)第二傳感器9時，使基板殘材檢測裝置1被觸發(fā)、以檢測該基板4上是否存在基板殘材；且，當(dāng)通過基板殘材檢測裝置1判斷該基板4上存在基板殘材時，可以產(chǎn)生報警信號以提醒工作人員清除基板4上的基板殘材，因此，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)可以有效避免基板殘材被輸送至下一處理單元，從而造成基板不良。

可選地，當(dāng)基板殘材檢測裝置1中并未存儲第二基準圖像或第二基準圖像的像素灰度值矩陣，如圖12所示，本發(fā)明實施例提供的基板殘材檢測系統(tǒng)用于檢測基板上是否存在殘材時，可以包括以下具體流程：

步驟s801，開啟對基板上的殘材的檢測功能；

步驟s802，系統(tǒng)自動判斷該檢測功能是否為第一次啟動；若是第一次啟動，則執(zhí)行步驟s901～步驟s903，然后從步驟s801重新開始執(zhí)行；否則，直接執(zhí)行步驟s803；

步驟s901，人工檢查，以保證基板上沒有基板殘材；

步驟s902，通過輸送帶驅(qū)動基板從ccd下面通過，以使ccd獲取第二基準圖像；

步驟s903，ccd將獲取的第二基準圖像傳送到矩陣化處理單元，矩陣化處理單元對第二基準圖像進行灰度化處理、并生成第二基準圖像的像素灰度值矩陣；

步驟s803，通過輸送帶驅(qū)動基板從ccd下面通過，以使ccd獲取第二實時圖像；

步驟s804，ccd將獲取的第二實時圖像傳送到矩陣化處理單元，矩陣化處理單元對第二實時圖像進行灰度化處理、并生成第二實時圖像的像素灰度值矩陣；

步驟s805，矩陣匹配單元從第二實時圖像的像素灰度值矩陣和第二基準圖像的像素灰度值矩陣中截取相互匹配的兩個子矩陣；

步驟s806，運算單元根據(jù)兩個子矩陣計算第二目標函數(shù)e2；

步驟s807，運算單元將第二目標函數(shù)e2與第二目標函數(shù)閾值k2進行比較；若e2<k2，則執(zhí)行步驟s808；若e2>k2，則執(zhí)行步驟s809；

步驟s808，輸送帶繼續(xù)運動、輸送基板至下一單元；

步驟s809，輸出報警信號。

如圖4～圖6所示，具體地，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)中，第一傳感器8和第二傳感器9可以采用光電傳感器，如紅外線傳感器；主控模塊7可以采用計算機或者可編程邏輯控制器(plc)等硬件實現(xiàn)。

如圖6～圖8所示，在上述各實施例的基礎(chǔ)上，一種具體的實施例中，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)中，圖像采集模塊2中的圖像傳感器(ccd)21可以為架設(shè)于傳送通路上的一維線性ccd211；進一步地，用于驅(qū)動一維線性ccd211掃描的伺服驅(qū)動單元22可以包括伺服電機221和沿輸送機50設(shè)置的伺服導(dǎo)軌222，一維線性ccd211安裝到伺服導(dǎo)軌222上、并可沿伺服導(dǎo)軌222移動進而掃描圖像。

如圖7和圖8所示，在上述實施例的基礎(chǔ)上，一種優(yōu)選的實施例中，第二傳感器9可以安裝于傳送通路的終止端。

由于本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)中，基板殘材檢測裝置1用于檢測傳送通路上是否存在基板殘材時，一維線性ccd211可以在伺服驅(qū)動單元22的驅(qū)動下從傳送通路的起始端移動至終止端、從而實現(xiàn)采集傳送通路的實時圖像(第一實時圖像)；繼而，當(dāng)基板4剛好到達傳送通路的終止端并觸發(fā)第二傳感器9、進而觸發(fā)基板殘材檢測裝置1開始檢測基板4上是否存在殘材時，一維線性ccd211可以剛好停在傳送通路的終止端，此時，由于基板4剛好開始經(jīng)過傳送通路的終止端，因此，一維線性ccd211無需移動、即可以獲取到基板4沿傳送通路運動的過程圖像(第二實時圖像)。

另外，當(dāng)一維線性ccd211完成一次第一實時圖像和第二實時圖像的掃描后，可以在伺服驅(qū)動單元22的驅(qū)動下重新回到傳送通路的起始端，為下一輪的基板殘材檢測做準備。

需要說明的是，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)，也可以用于先檢測基板上是否存在殘材，然后再檢測傳送通路上是否存在殘材；此時，需要將第二傳感器置于傳送通路起始端的前方；并且，此時，獲取的第二基準圖像和第二實時圖像相應(yīng)地變?yōu)榛逶趥魉屯分暗囊欢蝹鬏斅窂缴系膱D像。

另外，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測系統(tǒng)中，經(jīng)過傳送通路的基板既可以是大塊基板原材切割后所形成的小塊基板，也可以是切割后的液晶顯示面板；并且，上述小塊基板可以是玻璃、塑料或者亞克力等各種材質(zhì)。

相比于傳統(tǒng)的推桿扭矩檢測方法和真空吸附檢測方法，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測方法及其對應(yīng)的裝置和系統(tǒng)，不僅可以有效地檢測出傳統(tǒng)方法無法實現(xiàn)檢測的傳送通路上的基板殘材，還能有效檢測出傳統(tǒng)方法無法實現(xiàn)檢測的基板表面上所散落的殘材，并且，本發(fā)明實施例的基板殘材檢測方法不存在對基板造成物理損害的風(fēng)險；檢測結(jié)果準確，檢測過程安全可靠。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明實施例進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。