由于背景纹理较为复杂,显示面板表面的低对比度微小缺陷存在难以检出的问题,给表面缺陷检测带来严峻挑战。针对以上问题,本课题开展“基于明暗场融合的面板微缺陷检测方法研究”。本课题主要的研究工作如下:（1）开展明暗场多角度照明成像理论研究。基于有限时域差分理论,建立暗场光照条件下微缺陷散射的远场模型,分析了暗场光源入射角对远场散射场能量分布的影响,为后续明暗场融合照明系统设计提供理论依据,并提出了微缺陷检测系统的明暗场融合照明方案。（2）完成了明暗场融合微缺陷检测系统设计。将明场倾斜照明与多角度暗场照明相结合,采用高分辨率线阵CMOS相机进行图像采集,而后基于该系统开展基于多尺度变换方法及脉冲神经耦合网络的明暗场图像融合方法研究,最终选用基于小波理论的图像融合方法对明场图像及暗场图像进行融合,从而实现低对比度微缺陷检测,视场宽度可达到88.7mm,分辨率可达到10μm。（3）开展了低对比度复杂背景缺陷提取算法研究。开展缺陷增强、缺陷分割及边界提取算法对比研究,分析每种方法的适用范围,并最终选择基于模糊理论的增强方法、模糊C均值聚类分割方法以及摩尔邻域轮廓跟踪法。进行了系统分辨率验证实验与复杂纹理背景及低对比度表面缺陷检测实验。实验表明,采用所提出方法能有效提取显示面板复杂纹理背景下的表面缺陷,缺陷检出率可达到86%。