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基于机器视觉的液晶显示屏Mura缺陷检测

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 研究目标和主要研究内容第12页
    1.4 本文的章节安排第12-14页
第二章 Mura缺陷分析与图像处理流程设计第14-22页
    2.1 引言第14页
    2.2 液晶显示屏概述第14-16页
    2.3 Mura缺陷简介第16-18页
    2.4 Mura缺陷机器视觉检测难点及关键技术分析第18-20页
    2.5 Mura缺陷检测图像算法设计第20-21页
    2.6 本章小结第21-22页
第三章 液晶显示屏图像纹理背景抑制第22-35页
    3.1 引言第22-23页
    3.2 液晶显示屏图像纹理背景抑制第23-26页
        3.2.1 中值滤波法第23页
        3.2.2 傅里叶变换法第23-25页
        3.2.3 Gabor变换和小波变换第25-26页
    3.3 基于实值Gabor小波滤波器的图像纹理背景抑制第26-32页
        3.3.1 实值Gabor滤波原理第26-28页
        3.3.2 实值Gabor小波滤波器的设计第28-31页
        3.3.3 子图像融合第31-32页
    3.4 实验与分析第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 Mura缺陷分割第35-53页
    4.1 引言第35-36页
    4.2 图像分割算法第36-41页
        4.2.1 阈值分割第36-37页
        4.2.2 边缘检测第37-40页
        4.2.3 基于区域的主动轮廓模型第40-41页
    4.3 水平集方法第41-45页
    4.4 改进的Chan-Vese模型第45-48页
    4.5 实验与分析第48-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第五章 Mura缺陷量化第53-61页
    5.1 引言第53页
    5.2 基于SEMU标准的Mura缺陷量化第53-54页
    5.3 Mura缺陷位置判定第54-56页
    5.4 Mura缺陷形状判定第56-57页
    5.5 实验与分析第57-60页
    5.6 本章小结第60-61页
第六章 Mura缺陷机器视觉检测系统的构建与实验第61-74页
    6.1 引言第61页
    6.2 Mura缺陷机器视觉检测系统的构建第61-69页
        6.2.1 图像采集平台的搭建第61-63页
        6.2.2 Mura缺陷自动检测流程的设计第63-69页
    6.3 Mura缺陷自动检测实验与分析第69-73页
    6.4 本章小结第73-74页
总结与展望第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-81页
个人简历第81-82页
攻读硕士期间的研究成果及发表的学术论文第82页

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