Brevet FR2980863A1 — publié le 20130405

BANC DE DETECTION DE DEFAUTS D'ECRANS LCD Le domaine de l'invention est celui de la détection de défauts dans les écrans à cristaux liquides ou LCD (acronyme de l'expression anglo-saxonne « Liquid Crystal Display »), tels que ceux qui sont destinés aux planches de bord d'aéronefs. La solution la plus couramment mise en oeuvre pour détecter ces défauts, fait appel à un opérateur. En effet, le contrôle des écrans LCD est aujourd'hui effectué par un opérateur c'est-à-dire par l'oeil humain, à la fin d'un cycle de déverminage thermique VRT (« Variation Rapide de Température »), cycle durant lequel des tests automatiques sont effectués à différentes températures sans la présence d'un opérateur. On rappelle qu'un cycle VRT est assuré de la manière suivante : les écrans LCD 1 montrés figure 1, sont placés dans une enceinte climatique ou étuve 2 qui est reliée ainsi que chaque écran 1 à un banc de test permettant de commander les cycles de température de l'étuve ainsi que l'affichage de mires sur ces écrans. Ce banc de test comporte donc en particulier un dispositif 3 de pilotage de mires. A la fin de ce cycle, l'opérateur positionne manuellement la température à -45°C et contrôle visuellement les écrans LCD à travers une 20 vitre 21 de l'étuve puis réalise la même opération à +60°C. Cela présente plusieurs inconvénients. Ceci est contraignant pour l'opérateur qui doit se positionner sous une bâche noire pour s'affranchir de la luminosité ambiante afin de voir plus facilement les défauts. 25 Cette phase de contrôle visuel ajoutée au cycle de production ne permet de voir quasiment que des défauts permanents. En effet, la difficulté pour détecter des défauts furtifs (typiquement inférieurs à 1s) dans un cycle de production provient du fait que n'étant pas permanents, ils sont donc très difficiles à détecter par l'oeil humain 30 dans une phase courte de contrôle. Il est probable qu'un tel défaut n'apparaisse qu'à une certaine température, puis disparaisse pour réapparaître plus tard. Or ces défauts furtifs se transforment souvent à l'usage en défauts permanents, d'où l'importance de les détecter. Parmi les défauts pouvant apparaître sur ces écrans, on peut citer plus spécifiquement les défauts fins difficiles à détecter pour l'observateur, qui concernent toute une ligne et/ou toute une colonne ou une grande partie de celles-ci. Ces défauts de type ligne et/ou colonne sont provoqués par exemple par une rupture de la piste de pilotage de ladite ligne ou colonne ou par un court-circuit engendré par une pollution conductrice reliant deux pistes. Le but de l'invention est de détecter des défauts apparaissant sur des écrans LCD, notamment des défauts furtifs. Plus précisément l'invention a pour objet un banc de détection de défauts sur N écrans LCD qui comprend un dispositif de pilotage de mires destiné à être relié à ces écrans. Il est principalement caractérisé en ce qu'il comporte en outre : - N caméras destinées à être placées devant les écrans LCD, - une unité centrale équipée d'une interface homme-machine et d'un logiciel de traitement, et reliée au dispositif de pilotage de mires et aux caméras. L'invention a aussi pour objet un procédé de détection de défauts 20 sur N écrans LCD au moyen d'un banc de détection de défauts cité ci-dessus, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : - affichage d'une mire noire ou blanche sur chaque écran, acquisition par chaque caméra d'une image de l'écran LCD devant lequel elle est placée, et transmission de ladite image à l'unité centrale, (étape A), 25 - localisation de la partie active de l'écran LCD qui comprend une détection des bords de la partie active en augmentant la luminosité de l'image acquise, (étape B), - acquisition d'une nouvelle image de l'écran LCD, correction des défauts de parallaxe de l'image acquise et redimensionnement de 30 l'image corrigée en un format correspondant à celui de la mire, (étape C), - recentrage de l'image par extraction de l'image de la mire dans l'image redimensionnée, (étape D) - correction de vignettage de l'image recentrée, par un filtrage passe- 35 bas pour obtenir une image de référence, et par un calcul de coefficients déterminés à partir de cette image de référence et à appliquer à l'image recentrée, (étape E), - lorsque l'image est blanche, inversion du contraste de l'image sans vignettage, (étape F), - calcul de l'histogramme de l'image issue de l'étape E ou F, et calcul d'un seuil de luminosité à partir duquel un défaut peut être détecté, (étape G), - extraction de défauts (étape I). Ce procédé permet de détecter automatiquement des défauts, notamment des défauts furtifs inférieurs à 1 s, sur des écrans LCD par exemple pendant toute la durée du cycle de test en déverminage thermique (VRT), en se basant sur un programme d'ordinateur capable de surmonter les problèmes posés par un environnement industriel contraignant. De préférence l'étape C comprend une sous-étape de compensation des vibrations des écrans, au moyen d'une référence solidaire de l'écran et visible dans cette image. Lorsque les défauts à détecter lors de l'étape I sont de type ligne et/ou colonne, il comprend préalablement à cette étape I, une étape de traitement de défauts isolés (étape H). Lorsque les N écrans sont soumis à un cycle de déverminage thermique, les étapes précédentes sont par exemple réalisées pour chaque étape du cycle de déverminage. Pour chaque étape du cycle de déverminage, les étapes sont réalisées pour une mire blanche puis pour une mire noire. Selon une caractéristique de l'invention, le seuil de luminosité est déterminé à partir d'une gaussienne issue de l'histogramme. De préférence, il comprend en outre une étape de configuration du banc de détection par l'utilisateur au moyen de l'interface, avec une saisie : du nombre de caméras à mettre en oeuvre, - de la taille des écrans LCD à tester, du mode de synchronisation des caméras et des étapes dudit procédé avec le dispositif de pilotage de mires. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui suit, faite à titre d'exemple non limitatif et en référence aux dessins annexés dans lesquels : la figure 1 représente schématiquement un exemple de banc de test d'écrans LCD selon l'état de la technique, la figure 2 représente schématiquement un exemple de banc de détection de défauts d'écrans LCD selon l'invention, la figure 3 représente schématiquement un cycle de détection de défauts d'écrans LCD selon l'invention, les figures 4 illustrent l'étape de détection des bords, avec un exemple d'une partie de mire (fig 4a), et la courbe de luminosité correspondante (fig 4b), les figures 5 illustrent l'étape de correction de parallaxe, les figures 6 illustrent l'étape de correction du vignettage, la figure 7a représente schématiquement un exemple d'histogramme, la figure 7b présentant schématiquement la gaussienne correspondante et l'écart-type, les figures 8 illustrent l'étape de morphologie, les figures 9 illustrent l'étape d'extraction de défauts de type 20 ligne/colonne. D'une figure à l'autre, les mêmes éléments sont repérés par les mêmes références. Un exemple de banc de détection de défauts 100 selon l'invention 25 est décrit en relation avec la figure 2. Il comporte en plus d'un dispositif 3 de pilotage de mires déjà montré figure 1, plusieurs caméras 4 à raison d'une caméra par écran de manière à placer une caméra 4 face à chaque écran LCD 1, une unité centrale 5 équipée d'une interface graphique homme-machine et d'un logiciel de traitement ; cette unité centrale est reliée au 30 dispositif 3 de pilotage de mires et aux caméras 4. Dans cet exemple les écrans 1 sont disposés dans une étuve 2, les caméras 4 étant sur un support destiné à être fixé à l'étuve 2, mais l'invention s'applique également pour des écrans qui ne sont pas dans une étuve. Ce banc de détection de défauts est utilisé de la manière suivante. Préalablement au cycle de détection de défauts, certains paramètres sont configurés par l'opérateur via l'interface graphique : le nombre de caméras 4 destinées à fonctionner en parallèle, la taille des mires qui sont à examiner sur les écrans LCD 1 et les modes de synchronisation des caméras 4 et des étapes de ce cycle de détection, avec le dispositif 3 de pilotage de mires. Selon une alternative, la configuration est déterminée par défaut. Le cycle de détection décrit en relation avec la figure 3 peut alors débuter. Il est réalisé par chaque caméra en parallèle. De préférence il est 10 réalisé à chaque étape du cycle de déverminage thermique. Les étapes sont réalisées dans l'ordre suivant. Au cours d'une première étape A, l'unité centrale 5 commande via le dispositif 3 de pilotage de mires, l'affichage d'une image sur chaque écran 1 à tester. Il s'agit d'une image uniformément blanche ou noire ; en général le 15 cycle de détection est effectué pour une image blanche puis pour une image noire. Dans la suite on désignera cette image affichée sur l'écran par mire. L'image de cette mire est acquise par une caméra 4, de préférence lorsque la mire est stabilisée en luminosité. La résolution de la caméra peut avoir une résolution inférieure à celle de l'écran LCD. En effet la précision spatiale de 20 la détection n'est pas cruciale : dans le cas par exemple de défauts à détecter de type ligne/colonne, il suffit de détecter à quelques pixels près, une (des) ligne(s) et/ou une (des) colonne(s) apparue sur l'écran LCD. Si par exemple un pixel de l'image acquise par la caméra correspond à 9 points de l'écran LCD, une variation d'un pixel de l'écran LCD 25 est vue comme une variation d'environ 11% de la luminance du pixel de l'image acquise. Cette variation est très facilement détectable sur n'importe quelle caméra du marché telle qu'une caméra CCD acronyme de l'expression anglo-saxonne « Charge Coupled-Device ». Cette image acquise par la caméra est désignée image par la suite. 30 Une seconde étape B est consacrée à la détection des bords de l'image ayant pour but de localiser au niveau de l'image 40 formée par la caméra, la partie active de l'écran LCD 1 où s'affiche effectivement la mire 10 comme montré figure 4a ; cela permet de s'adapter aux variations de luminosité aux différentes températures, notamment aux basses 35 températures où l'image 40 est sombre. Elle est réalisée à partir seulement d'une mire blanche (exceptionnellement une mire noire n'est pas utilisée pour cette étape) en augmentant la luminosité de l'image 40 par saturation des pixels blancs, cette saturation désignée « balance des blancs » étant assurée par l'unité centrale 5. On a représenté figure 4b un exemple de ligne de profil représentée par la luminosité, en fonction de la position sur l'écran représentée par un nombre de pixels. Une interpolation linéaire est appliquée à l'emplacement du front. La partie active de l'écran 1 étant localisée, cette image 40 peut être mise à la poubelle. L'étape suivante C assurée par l'unité centrale 5, vise à corriger les défauts de parallaxe de la caméra 4. Cette correction permet de s'affranchir de l'impossibilité de réaliser un alignement parfait entre les caméras 4 et les écrans LCD 1 en raison des contraintes industrielles et de la définition des caméras qui n'est pas nécessairement identique à la définition de l'écran LCD comme indiqué précédemment. On a représenté figure 5a, l'image réelle de la mire si elle était vue par l'observateur. Suite à l'étape B de détection des bords, une nouvelle image 40 est acquise par la caméra. Cette image 40 est déformée (figure 5b) en raison d'une erreur de parallaxe due à la position de la caméra 4 par rapport à l'écran 1. Elle est tout d'abord traitée comme indiqué précédemment pour compenser la luminosité (figure 5c), et détecter sur l'image 40 les bords de la partie active de l'écran LCD (figure 5d). Puis une transformation géométrique (figure 5e) est appliquée pour corriger les défauts de parallaxe ; enfin l'image transformée est redimensionnée au format de l'image réelle (figure 5f). De préférence les erreurs de parallaxe engendrées par des vibrations de l'écran sont également corrigées par l'unité centrale 5. Ceci est réalisé au cours d'une sous-étape de compensation des vibrations, au moyen d'une référence optique 11 solidaire de l'écran 1, et qui est dans le champ de la caméra et est donc visible dans l'image 40 ; elle permet de repérer l'image à contrôler même s'il y a des vibrations car l'ensemble « référence 11 + mire 10» bouge ou vibre en même temps. Les coordonnées de cette référence sont enregistrées pour toujours savoir où est la zone à contrôler. Cette référence est par exemple une croix (en X, + ou x) lumineuse issue d'une source lumineuse telle qu'une fibre optique ou une LED. Une étape D de recentrage est appliquée par l'unité centrale 5 à l'image redimensionnée de manière à extraire dans l'image dimensionnée, seulement l'image de la mire. Une étape E de correction de vignettage est appliquée par l'unité centrale 5. Un exemple d'image présentant du vignettage est montré figure 6a et de manière accentuée, et schématiquement figure 6b où l'on voit une ligne de profil réelle (r) mettant en évidence deux défauts 41 de ligne ou colonne. On applique un filtrage passe-bas à cette ligne de profil réelle, pour obtenir une ligne de profil de référence (b) correspondante (bombée). A partir de cette ligne de profil de référence, on détermine les coefficients (c) permettant d'obtenir une ligne de profil idéale (a) plate dont la luminosité est homogène sur toute la surface de l'image 40. Le coefficient (c) est déterminé pour chaque pixel de (b) et, appliqué à chaque pixel de l'image 40 de la partie active de l'écran LCD, permet d'uniformiser la luminosité et donc de corriger le défaut dû au vignettage. On a : c (coefficient) = a (courbe idéale) / b (courbe de référence). Chaque image acquise est corrigée : un coefficient c est appliqué à chaque pixel de chaque image. On a : pixel corrigé = pixel de la courbe réelle x coefficient du pixel. Une fois ces coefficients appliqués, le vignettage est corrigé et le niveau général de luminosité est normalisé tout en gardant les défauts ligne/colonne. De préférence pour favoriser la mise en évidence des défauts, le contraste de l'image est inversé par l'unité centrale 5 lors d'une étape F dite de filtrage directionnel, lorsque l'image est blanche ; celle-ci devient alors noire, car on voit mieux un défaut blanc sur un fond noir qu'un défaut noir sur un fond blanc. L'étape suivante G consiste à rechercher les défauts ayant un niveau de luminosité suffisant. Ceci est réalisé par l'unité centrale 5, en calculant l'histogramme de luminosité des pixels de l'image dont un exemple est montré figure 7a. L'écart-type a de la gaussienne (figure 7b) obtenue par interpolation de l'histogramme, est calculé. Puis un seuil à partir duquel on détermine le niveau de luminosité pour lequel soit on a un défaut, soit on est sur le fond de l'image, est déterminé expérimentalement : le cycle de détection est alors insensible au bruit de fond. Ce seuil est typiquement égal à 6 ou 7 a. Selon une variante ce seuil est la moyenne prise entre deux pics de l'histogramme ; dans ce cas, le cycle de détection est sensible au bruit de fond ce qui peut entraîner des erreurs d'interprétation. A l'issue de cette étape, on obtient une image telle que montrée figure 8a présentant éventuellement des défauts sous forme de pixels isolés. Une opération de morphologie (ou de fermeture= dilatation + érosion) décrite en relation avec les figures 8 est donc appliquée (étape H) à cette image par l'unité centrale 5 ; elle consiste à raccrocher dans la mesure du possible les pixels isolés à un agglomérat de pixels existants. L'image dite initiale (figure 8a), présentant des pixels isolés, est dilatée (figure 8b) c'est-à- dire que chaque pixel isolé est complété par des pixels voisins pour former un pavé de pixels ; lorsqu'un pavé devient limitrophe d'un autre pixel, le pixel à l'origine du pavé est accroché audit autre pixel, et reste accroché au cours d'une opération d'érosion qui retire les pixels ajoutés mais non raccrochés (figure 8c). Comme on vient de le voir, la correction de parallaxe et l'opération de morphologie entraînent une vue du défaut (colonne ou ligne) différente de la réalité. Il y a non linéarité des pixels : ils ne sont pas alignés. Cette opération de morphologie effectuée, l'étape I d'extraction 20 proprement dite des défauts recherchés assurée par l'unité centrale peut débuter. Différents types de défauts peuvent être recherchés. Lorsque les défauts recherchés sont du type ligne/colonne, on recherche la présence d'un alignement de pixels longilignes de façon continue. Un défaut 41 colonne/ligne peut être vu par exemple comme des alignements de pixels 25 répartis sur des colonnes/lignes adjacentes : 3 alignements de pixels sur la colonne 1 (désignés P1), deux sur la colonne 2 (désignés P2) et un sur la colonne 3 (désignés P3) comme illustré figure 9a pour un défaut colonne. Dans un premier temps ces pixels non alignés sont sommés ligne par ligne pour obtenir la figure 9b. Plutôt que de lisser ces pixels sous forme d'un 30 « gros » trait (de 3 pixels d'épaisseur), ce qui a pour inconvénient un temps de calcul important et un risque d'erreur d'interprétation, on applique l'opération logique « ou » et on obtient ainsi sur une même colonne les segments AB et CD. Le défaut 41 est alors pris en compte si : (AC+ DB) > n AB, avec 0 Cette détection de défauts de ligne et/ou colonne a donc été réalisée en deux passes, une première (étapes A à G) permettant une analyse imparfaite des défauts, une seconde (étapes H à I) avec une analyse plus fine uniquement sur les défauts détectés par la première. On aurait pu utiliser des techniques telles que la reconnaissance de formes, qui traite de la surface de l'image de manière globale. La surface à traiter pour l'identification des défauts est limitée à des zones déjà identifiées comme « potentielles ». Parmi ces techniques on trouve par exemple les méthodes de convolution qui cherchent à mettre en correspondance des motifs prédéfinis avec des zones de l'image, mais elles sont plus couteuses en temps. De plus, les techniques utilisées généralement pour l'identification des formes géométriques présentent un nombre de détections erronées et/ou des non détections dues aux bruits ambiants et aux reflets de l'enceinte climatique. Le procédé selon l'invention permet de gagner du temps de calcul par rapport à ces techniques. En effet, on se limite au traitement de quelques pixels et les opérations utilisées sont très simples (OU logique suivi de tests booléens), contrairement à des opérations de type convolution, gourmandes en temps de calcul. Les étapes de ce procédé de détection de défauts sont par 25 exemple mises en oeuvre par un programme d'ordinateur (logiciel de traitement) implanté dans l'unité centrale 5. Ce procédé permet de détecter automatiquement des défauts, notamment des défauts furtifs inférieurs à 1 s, sur des écrans LCD par exemple pendant toute la durée du cycle de test en déverminage thermique 30 (VRT), en se basant sur un programme d'ordinateur capable de surmonter les problèmes posés par un environnement industriel contraignant engendrant des défauts optiques tels que des aberrations, les défauts parallaxe, le reflet sur la vitre de l'étuve, la propreté de la vitre ou des caméras, les vibrations, les non uniformités de luminosité aux différentes 35 températures, etc. REVENDICATIONS1. Banc de détection de défauts sur N écrans LCD (1) qui comprend un dispositif de pilotage de mires (3) destiné à être relié à ces écrans (1), caractérisé en ce qu'il comporte N caméras (4) destinées à être placées devant les écrans LCD, une unité centrale (5) équipée d'une interface homme-machine et d'un logiciel de traitement, et reliée au dispositif de pilotage de mires (3) et aux caméras (4). 2. Procédé de détection de défauts sur N écrans LCD (1) au moyen d'un banc de détection de défauts selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : - affichage d'une mire (10) noire ou blanche sur chaque écran (1), acquisition par chaque caméra (4) d'une image (40) de l'écran LCD (1) devant lequel elle est placée, et transmission de ladite image à l'unité centrale (5), (étape A), - localisation de la partie active de l'écran LCD qui comprend une sous-étape de détection des bords de la partie active en augmentant la luminosité de l'image acquise (40), (étape B), - acquisition d'une nouvelle image (40) de l'écran LCD, correction des défauts de parallaxe de l'image acquise (40) et redimensionnement de l'image corrigée en un format correspondant à celui de la mire (10), (étape C), - recentrage de l'image redimensionnée par extraction de l'image de la mire seule dans l'image redimensionnée, (étape D), - correction de vignettage de l'image recentrée par un filtrage passe-bas pour obtenir une image de référence, et par un calcul de coefficients déterminés à partir de cette image de référence et à appliquer à l'image recentrée (étape E), - lorsque l'image est blanche, inversion du contraste de l'image sans vignettage, (étape F), - calcul de l'histogramme de l'image issue de l'étape E ou F, et définition d'un seuil de luminosité à partir duquel un défaut peut être détecté, (étape G),- extraction de défauts (étape I). 3. Procédé de détection de défauts selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape C comprend en outre une sous-étape de compensation des vibrations de l'écran (1) au moyen d'une référence (11) solidaire de l'écran (1) et visible dans l'image acquise (40). 4. Procédé de détection de défauts selon l'une des revendications 2 ou 3, caractérisé en ce que les défauts à détecter lors de l'étape I sont de type ligne et/ou colonne, et en ce qu'il comprend préalablement à cette étape I, une étape de traitement de défauts isolés (étape H). 5. Procédé de détection de défauts selon l'une des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que les N écrans (1) sont soumis à un cycle de déverminage thermique et en ce que les étapes du procédé sont réalisées pour chaque étape du cycle de déverminage. 6. Procédé de détection de défauts selon la revendication précédente, caractérisé en ce que pour chaque étape du cycle de déverminage, les étapes du procédé sont réalisées pour une mire blanche puis pour une mire noire. 7. Procédé de détection de défauts selon l'une des revendications 2 à 6, caractérisé en ce que le seuil de luminosité est déterminé à partir d'une gaussienne issue de l'histogramme. 8. Procédé de détection de défauts selon l'une des revendications 2 à 7, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de configuration du banc de détection par l'utilisateur au moyen de l'interface, avec une saisie : du nombre de caméras (4) à mettre en oeuvre, de la taille des écrans LCD (1) à tester, du mode de synchronisation des caméras (4) et des étapes dudit procédé avec le dispositif de pilotage de mires (3).