基于阵列图像采集结构的液晶屏缺陷检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容及目的 | 第11-12页 |
| 第二章 基于阵列图像采集结构的液晶屏缺陷检测系统 | 第12-23页 |
| 2.1 液晶屏显示原理及其缺陷产生原因 | 第12-15页 |
| 2.1.1 液晶屏显示原理 | 第12-13页 |
| 2.1.2 液晶屏显示缺陷的产生原因及分类 | 第13-15页 |
| 2.2 缺陷检测系统的构成 | 第15-22页 |
| 2.2.1 照明模块 | 第16-17页 |
| 2.2.2 采集模块 | 第17-21页 |
| 2.2.3 图像处理模块 | 第21-22页 |
| 2.3 缺陷检测流程 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像预处理与目标提取算法 | 第23-32页 |
| 3.1 数字图像基础 | 第23-24页 |
| 3.2 图像预处理 | 第24-27页 |
| 3.2.1 液晶屏幕图像灰度化 | 第24-25页 |
| 3.2.2 图像形态学 | 第25-27页 |
| 3.3 基于阈值分割的目标提取算法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 迭代法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 最大熵法 | 第29页 |
| 3.3.3 最大类间方差法 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 液晶屏幕缺陷检测与分类算法的研究与实现 | 第32-59页 |
| 4.1 液晶屏幕缺陷检测算法 | 第32-41页 |
| 4.1.1 基于三原色基点的能量拟合算法 | 第32-35页 |
| 4.1.2 基于最小二乘法的曲面拟合算法 | 第35-39页 |
| 4.1.3 阈值判断 | 第39-41页 |
| 4.2 缺陷边缘提取算法研究 | 第41-47页 |
| 4.2.1 边缘检测算法 | 第42-46页 |
| 4.2.2 轮廓跟踪算法 | 第46-47页 |
| 4.3 基于特征提取的液晶屏幕缺陷分类算法 | 第47-58页 |
| 4.3.1 缺陷的形状特征 | 第48-49页 |
| 4.3.2 缺陷的椭圆拟合算法 | 第49-56页 |
| 4.3.3 基于外接矩形与椭圆拟合的缺陷分类算法 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 系统设计与实验结果 | 第59-66页 |
| 5.1 检测界面 | 第59-60页 |
| 5.2 检测算法流程 | 第60-62页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第62-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第73-74页 |
