La detección de defectos en la superficie de las pantallas de cristal líquido es clave para garantizar la estabilidad de la calidad de las pantallas TFT-LCD y otras pantallas de cristal líquido. Gracias a su alta eficiencia y bajo costo en la detección de defectos superficiales, la tecnología de visión por computadora se ha convertido actualmente en el principal método para el control de calidad de TFT-LCD. Este artículo primero describe la evolución de las pantallas LCD, enumera los tipos comunes de defectos Mura, presenta los métodos de detección de defectos Mura basados en el procesamiento de imágenes tradicional y en el aprendizaje profundo, y resume las investigaciones sobre técnicas de preprocesamiento de imágenes como el filtrado y la corrección de brillo. El artículo se centra en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por transferencia en el campo de la detección de defectos Mura en la superficie de TFT-LCD, y analiza las tendencias de desarrollo tecnológico basadas en la visión por computadora para esta detección.

TFT-LCD; defectos Mura; visión por computadora; procesamiento de imágenes; aprendizaje profundo