液晶显示器Mura缺陷及测量方法浅析

液晶显示器Mura缺陷及测量方法浅析摘 要：近年来，液晶显示器迎来一定的快速发展，使得相关显示器应用范 围明显扩大。但与此同时，发生 Mura 缺陷的几率明显增大。为了使设备应用水 平得到全面提升，要对影响其质量的因素加强重视。同时在合理分析处理机制的 前提下，来对液晶显示器 Mura 缺陷进行科学判断。另外在科学有效的测量方法 的基础上，使Mura缺陷发生几率得到有效控制。本文将液晶显示器Mura缺陷的 内涵以及种类当成切入点，对Mura缺陷的成因进行详细阐述，同时提出相关的 测量方法，进而为液晶显示器的质量提供保障。关键词：液晶显示器；Mura缺陷；测量方法引言液晶显示器自身具有明显的复杂性，不仅生产流程复杂程度较高，还对生产 环境有较高的要求，即生产车间需要保持无尘状态。但生产出来的液晶显示器中 依然存在Mura缺陷，因此，要利用科学有效的测量方法来对其进行合理化的测 定，从而使Mura缺陷导致的经济损失得到全面控制。本文从以下方面对Mura缺 陷和测量方法进行研究。一、液晶显示器Mura缺陷简述1.1 内涵Mura 缺陷指的是污点或色差问题，这属于平板显示器领域中的专有名词。从 国外相关研究资料中可知，国外提出的液晶显示器Mura缺陷定义是不完美的显 示结构出现在显示器之中，虽然显示器依然处于正常工作的状态，但显示屏中的 颜色或亮度等参数都会出现明显的斑点或分布不均匀等问题。另外，液晶显示器 Mura 缺陷能够大幅度降低显示屏中的信息数据对比度，并且明显的模糊问题出现 在整体边缘中。由于形状无法保持固定状态，从而导致图像亮度无法保持均匀性 但需注意的是，所有显示器生产完成之后都会出现一定的显示不均匀问题，但Mura缺陷会使相关设备体验度显著降低，使得用户出现明显的视觉疲劳，严重时 相关设备无法进行应用。因此，商家要对系统化处理机制进行合理化构建，这样 可以对设备全面分析和判断，并使Mura缺陷可以得到统一的检测，以此来使系 统化划分工作有效完成1。1.2种类Mura缺陷的种类相对较多，按照不同的标准可以划分成不同类型。将面积当 成划分标准时，可以分成线状、块状Mura缺陷等。将颜色当成划分标准时，可 以分为白色和黑色。将位置当成划分标准时，可以分成边角、中间区域、灌注口等Mura缺陷。将方向当成标准时，可以分成水平方向、垂直方向和斜向等Mura缺陷。具体如图1、图2所示。图1按位置划分:(a)边角 Mura；(b)灌注口 Mura； (c)中间区域Mura图2按方向划分：(a)水平Mura； (b)垂直Mura； (c)斜向Mura1.3产生原因1.3.1光阻涂布存在异常在制造相关液晶显示屏时，要对光阻涂布步骤有效实施。该步骤在实施过程中，如果涂布nozzle出现明显的堵塞或者涂布高度等参数与实际要求不相符， 这样就是使Mura缺陷有效形成。另外，当设备长期处于紫外线照射范围内也会 导致Mura缺陷出现，从而严重影响显示效果。除此之外，当光阻质量不符合要 求时，也会使Mura缺陷的发生频率大幅度增加2。1.3.2 TFT制程受阻在实际生产过程中，当膜厚涂布均匀性异常时，也会间接导致 Mura 缺陷的 出现。特别是相关影像之间存在明显的重叠现象时，就会导致 Mura 缺陷的严重 性明显增大。除此之外，当CELL制程和LCM制程都缺乏优良性时，也会导致 Mura 缺陷的出现，对液晶显示屏的显示效果产生严重的不良影响。二、液晶显示器 Mura 缺陷测量方法2.1 人工视觉识别法该方法指的是对专业人员进行全面培训，在相关观察条件被规定的基础上， 利用人眼来完成 Mura 缺陷识别工作。该方法相对简便且易操作，从而使其成为 使用频率最高的检测方法之一。具体过程是：在 110lux 环境照度之下，检测人 员站在显示屏的正前方，两者之间的距离控制在30cm。同时对中性密度滤光片进 行合理化应用，并对不同灰度画面中的可疑缺陷详细观察，按照相关分级标准来 完成相应的判定。但该种方法受到的影响因素相对较多，如人眼视觉的限制、主 观感受等，这样就导致缺陷等级评价无法保持客观性，从而使检测结论的可靠性 也有待商榷。2.2 电学测量法虽然目前液晶显示器的缺陷多以人工视觉识别检测为主，但对于短路、接触 不良等电气缺陷可以通过电学测量法提升检测准度。电学测量法种类众多且优缺 点不尽相同：全屏点亮法直观地展示显示器有无缺陷，效率虽高但难以判定缺 陷种类；电子束扫描像素电极法所需硬件成本与耗时明显较高；导纳电路检 测法系当下主流测量方法，能够在短时间内精准定位缺陷并判定种类，即对液晶 屏输入信号，通过收集分析输出信号的同时与标准数据库中的样本进行比对，从 而对缺陷作出进一步判断。2.3 光学测量法2.3.1 空间相关法空间相关法可溯源至 1996 年，其由浅野敏郎等人所提出，相关原理如图 3 所示。该算法通过将预先设置好的信号数据传输至接受测量的液晶显示器，随后 利用相机、摄像机等图像采集设备记录下显示器所展示的具体画面。根据检测情 况采用公式进行计算，即：二R+L-2C式中：一一液晶显示器相关信息；R像素信号图像（向左平移一个像 素单位）；L像素信号图像（向左平移一个像素单位）；C初始图像信号 数据。最终检测结果以有无输出信号作为判定依据，该测量方法的优势在于可以消 除液晶屏的固有缺陷以及其他客观因素的影响，但在点和线的缺陷测量上同样存 在一定的局限性。2.3.2 Muralook 检测算法Muralook检测算法结合既往研究基础应运而生。该算法通过将检测过程划分成不同阶段以实现对相应种类缺陷的测量，具体流程大致如下：借助光学测量设 备获取被测液晶屏显示的图像，选取源图像的合适区域进行初始化，得到背景图 像。计算显示图像与背景图像的对比度，初步筛选出可疑缺陷区域，按照对比度 从高到低的顺序依次对图像进行分割、检测。若可疑缺陷区域相对于背景图像的 对比度超出了规定的阈值，则可将其判定为真实缺陷。2.3.3最小可识别度（JND）理论最小可识别度（JND ）又名最小可觉差，该方法从心理学角度出发，主要通过 分析人眼视觉特性而广为接受。其中最小可觉察为可觉察和不可觉察的各50%的 统计值，在指定条件下，Mura缺陷的最小可察觉对比度差异（C ）与面积（S ） jnd jnd 两者之间的关系经回归分析后用公式表示：C =1.97/S 0.33 +0.72jnd jnd不难看出最小可察觉对比度差异与Mura缺陷面积之间呈负相关，即缺陷面积越小，其可被察觉的差异度便越大。在此基础上，Semu指标的提出为Mura的缺陷识别提供新的标准并为大众所接受，函数关系表示具体如下：；+072式中:Cx被测缺陷的平均对比度。被测缺陷的具体情况由Semu数值予以判定，若数值1,即为Mura缺陷。2.4图像纹理背景抑制技术该技术指的是在采集液晶显示屏图像时，对高分辨率进行全面应用。由于自 身的结构特性，使得纹理背景设计可以从水平和垂直等方面入手。由于Mura缺 陷和图像背景信息会融于一体，使得纹理对Mura缺陷分割产生明显的影响，从 而使检测难度系数大幅度增加。想要对该现象进行有效改善，可以对图像滤波以 及图像重构等方式全面应用，以此来使纹理背景抑制目的得以实现。与此同时， 在傅里叶变换处理机制的前提下，使频域分析的精准性得到确保，并使得纹理对 监测所产生的干扰得到有效避免，进而使采样精准度得到大幅度提升。2.5 Mura缺陷分割技术该技术可以使目标和图像背景之间的合理划分得以实现，并在图像纹理背景 抑制操作的基础上，对Mura缺陷引起的背景亮度不均匀现象进行全面有效的分 析。与此同时，对阈值分割机制和边缘检测有效应用，并在双三次B曲面拟合技 术的辅助下完成相应的图像抑制。这样不仅可以使数学形态学处理机制得到充分 发挥，还可以使拟合精准度得到全面提升，从而使面积相对较小的Mura缺陷得 到有效的分割处理。2.6 Mura缺陷量化技术想要使Mura缺陷量化测量分析水平得到全面提升，相关工作人员要对技术 结构和操作流程全面整合。同时为了使SEMU标准下量化分析工作顺利开展，需 要在基础标准下，全面阐释Mura缺陷面积和平均对比度，并使量化参数提取工 作顺利完成。除此之外，将背景拟合抑制图像分析机制和阈值分割进行有效结合， 并完成相应的提取或处理灰度值操作，以此来使Mura缺陷测量得以形成。三、结束语从本文的论述中可知，Mura缺陷的出现会对液晶显示屏产生严重的不良影响, 不仅会大幅度降低显示屏的颜色和亮度。还会使相关的斑点出现在显示屏之中， 由于斑点形态或位置不固定，使得人们出现明显的视觉疲劳。为了使这种现象得 到改善，就要对Mura缺陷全面分析和检测。同时要对相关的图像采集平台的搭 建工作不断完善和优化，尽量使自动检测流程得以形成，从而使Mura缺陷得到 有效的处理或解决。因此，要对 Mura 缺陷和测量方法等内容进行不断深入研究， 从而使相关作用或价值得到充分体现，进而为液晶显示屏的质量提供保障。相关 人员可以在本文研究的基础上进行不断深入细化研究，掌握Mura缺陷的种类、 成因等，以此来为液晶显示行业的健康发展奠定基础保障。参考文献：1 柯倩,张玉松. 液晶显示器 Mura 缺陷及测量方法探讨 J. 数字化用 户,2018,24(36):92. DOI:10.3969/j.issn.1009-0843.2018.36.089.2 张鹏，马婷婷，杨叶花等.液晶显示器Mura缺陷及测量方法浅析J. 电子测试, 2017, (6):50-52.3 胡亮，胡学娟，黄圳鸿等.基于有效背景重构和对比度增强的Mura缺陷 检测J.液晶与显示，2021,第36卷(10):1395-1402.