A detecção de defeitos na superfície das telas de cristal líquido é fundamental para garantir a estabilidade da qualidade das telas TFT-LCD e outras telas de cristal líquido. Graças à sua alta eficiência e baixo custo na detecção de defeitos superficiais, a tecnologia de visão computacional tornou-se atualmente o principal método de inspeção da qualidade dos TFT-LCD. Este artigo apresenta inicialmente a evolução das telas de cristal líquido, enumera os tipos comuns de defeitos Mura, introduz os métodos de detecção de defeitos Mura baseados no processamento tradicional de imagens e no aprendizado profundo, e resume as pesquisas sobre técnicas de pré-processamento de imagens, como filtragem e correção de brilho. O artigo foca na aplicação de técnicas de inteligência artificial, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por transferência, na detecção de defeitos Mura na superfície dos TFT-LCD, e prevê as tendências de desenvolvimento tecnológico baseadas na visão computacional para essa detecção.

TFT-LCD; defeitos Mura; visão computacional; processamento de imagens; aprendizado profundo