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《手机背光模组并联运动自动光学检测平台设计探讨》的选题背景及意义
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2019/3/5 8:33:04  

摘要:随着智能手机不断迭代更新,中国逐渐成为了智能手机面板的主要供应市场,但其中背光模组的生产和检测过程自动化程度却远不能与产量要求匹配,尤其是模组生产中的缺陷检测。本文将主要对《手机背光模组并联运动自动光学检测平台设计探讨》的选题背景及意义进行相关论述。

关键词:手机背光模组 自动光学检测

1课题研究背景

TFT-LCD (Thin-film transistor liquid-crystal display)薄膜晶体管液晶显示器,因为具有轻、薄、体积小及低耗能等优点,广泛应用于日常生活的电子商品,如手机屏幕、数码相机、汽车仪表等。背光模组(Backlight module)是液晶显示模组(Liquid crystal display module, LCM)中的一个重要元件,其主要功能在于供应充足的亮度与分布均匀的光源,使液晶面板能正常显示影像。背光模组在生产过程中由于原材料和生产过程的技术原因,会产生多种缺陷,如各光学膜片上的外来杂质和表面划伤等,这些缺陷的产生将对液晶显示屏的辉度、均匀度、画面品质及视角等使用性能带来严重的影响。随着超轻、超薄、高分辨率的显示品质要求不断提高,模组的生产工艺和缺陷检测技术迎来了巨大挑战。

近些年来,我国已逐渐成为TFT-LCD主要生产市场。然而,针对TFT-LCD背光模组、液晶面板等光电产品的检测,我国大部分制造商仍然以人工目检的方式,从不同角度和方位,借助灯光照明检出,效率低,稳定性差,成本高,而且无法达到产品高分辨率品质的要求。

国外现有的基于机器视觉的自动化检测设备,系统需配置高精级别相机系统和功能强大的图像处理软件,尽管技术成熟、检测效率高,但是价格昂贵,且存在技术垄断的现象,后期的维修费用相对较高,不适合国内手机生产商的应用普及。国内基于机器视觉的自动化检测设备,大多采用一个或多个相机,从固定角度采集模组信息,这种措施从一定程度上弥补了图像采集及图像处理软件系统的不足,但由于采集信息不完整,漏检率较高。

因此,生产企业提出了采用多姿态转动平台来实现多角度模组信息提取,避免原理性漏检的新思路。

球面并联机构(SPM)作为并联机构(PKM)中一种特殊类型的机构,具有结构紧凑、灵活可靠、高负载能力、高刚度、低惯性等一系列优点[1]。当其运动时,所有转动副的轴线都交于一点,动平台可绕交汇点做恒定距离的球面转动运动[2、3]。该类机构可用作运动模拟器、调节平台、虚拟现实设备等,并广泛应用于机器人的腕关节、肩关节、腰关节,卫星天线的方位跟踪系统,摄像机定位系统以及机床加工( 如机床底座和工件的定位) 等领域,具有十分重要的使用价值[4]。

2课题研究意义

为解决现有背光模组自动检测系统中信息提取单一、存在原理性漏检的问题,课题研制了一种可用于手机背光模组缺陷检测的自动化检测系统,可以很好地解决目前背光模组生产中缺陷检测存在的问题,提高检测效率和检测品质。

另一方面,课题解决了并联调姿平台的结构设计及样机零部件设计、装配,以及对样机的运动学和参数化分析过程中的关键技术问题,为同类并联机构装置的应用开发提供可借鉴的经验。

参考文献

[1]   侯先斌, 唐勇, 陈佳乐. LCD液晶屏检测装置[P]. 中国: CN201420725684.7. 2015.03.25

[2]   仇稳钧, 郭卫东. 一种基于球面并联机构的关节轴承跑合运动方案设计[J]. 机械制造与自动化, 2017, 46(03): 25-27.

[3]   刘存生, 韩先国. 多种方法分析二自由度球面并联机构位置正反解[J]. 机械制造与自动化, 2018, 47(01): 19-21+29.

[4]   Guo-liang TAO, Ce SHANG, De-yuan MENG, et, al. Posture control of a 3-RPS pneumatic parallel platform with parameter initialization and an adaptive robust method [J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2017, 18(03): 303-316.

[5]   夏宇昊. 高光效单侧入光LED背光模组的研究及关键技术[D]. 青岛:中国海洋大学, 2013.

[6]   史艳琼, 卢荣胜, 张腾达. 液晶显示屏背光源模组表面缺陷自动光学检测系统设计[J]. 传感技术学报, 2015, 28(5): 768-773.

[7]   唐剑. TFT-LCD Mura缺陷检测研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2008.6.

[8]   贾云得. 机器视觉[M]. 北京: 科学出版社, 2003.

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