| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 Mura缺陷机器检测国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究目标和主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 Mura缺陷机器视觉检测关键技术分析和方案设计 | 第17-25页 |
| 2.1 Mura缺陷简介及其分类 | 第17-18页 |
| 2.2 检测难点和关键技术分析 | 第18-20页 |
| 2.3 Mura缺陷检测总体方案设计 | 第20-24页 |
| 2.3.1 系统总体方案设计 | 第20-22页 |
| 2.3.2 实验系统和实验环境搭建 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 TFT-LCD图像预处理 | 第25-46页 |
| 3.1 Mura缺陷图像预处理概述 | 第25-27页 |
| 3.2 TFT-LCD区域图像的倾斜角提取 | 第27-33页 |
| 3.2.1 TFT-LCD原图像的二值化处理 | 第27-31页 |
| 3.2.2 基于Radon变换的倾斜角提取 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于Hough变换的倾斜角提取 | 第32-33页 |
| 3.3 TFT-LCD区域图像的倾斜矫正 | 第33-34页 |
| 3.4 基于Harris角点检测的TFT-LCD区域提取 | 第34-37页 |
| 3.5 TFT-LCD图像滤波 | 第37-40页 |
| 3.6 图像预处理实验 | 第40-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于B样条曲面拟合的亮度不均匀背景抑制 | 第46-60页 |
| 4.1 亮度不均匀背景抑制概述 | 第46-47页 |
| 4.2 传统的B样条最小二乘曲面拟合 | 第47-51页 |
| 4.2.1 B样条曲面拟合的模型建立 | 第47-49页 |
| 4.2.2 双三次B样条最小二乘曲面拟合 | 第49-51页 |
| 4.3 改进型双三次B样条曲面拟合 | 第51-56页 |
| 4.3.1 乘积型计算法降维处理 | 第51-52页 |
| 4.3.2 控制顶点的数据压缩 | 第52-53页 |
| 4.3.3 双三次B样条的最小二乘光顺拟合 | 第53-56页 |
| 4.4 B样条曲面拟合的背景抑制实验 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于Snake模型的Mura缺陷分割及检测实验 | 第60-81页 |
| 5.1 图像分割理论概述 | 第60-61页 |
| 5.2 基于平均曲率运动的隐式Snake模型 | 第61-62页 |
| 5.3 基于自适应项的改进Snake模型 | 第62-67页 |
| 5.3.1 自适应项的确定 | 第63-65页 |
| 5.3.2 水平集的初始化 | 第65-66页 |
| 5.3.3 终止条件的选取 | 第66-67页 |
| 5.4 Mura缺陷自适应Snake模型的求解 | 第67-69页 |
| 5.5 Mura缺陷分割实验 | 第69-75页 |
| 5.6 Mura缺陷检测实验及其量化 | 第75-80页 |
| 5.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-84页 |
| 6.1 课题总结 | 第81-83页 |
| 6.2 课题展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第89-90页 |
