| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·TFT-LCD 显示缺陷简介 | 第12-14页 |
| ·TFT-LCD 屏 Mura 缺陷机器视觉检测技术国内外发展现状 | 第14-16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16页 |
| ·本文章节安排 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 研究方案设计与关键技术分析 | 第18-23页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·研究方案设计 | 第18-20页 |
| ·关键技术分析 | 第20-22页 |
| ·图像背景抑制技术 | 第20页 |
| ·图像亮度校正技术 | 第20-21页 |
| ·Mura 缺陷分割及量化技术 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像背景抑制 | 第23-34页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·Gabor 滤波原理分析 | 第24-27页 |
| ·Gabor 滤波器组设计 | 第27-30页 |
| ·图像背景抑制实验仿真 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 图像亮度校正 | 第34-48页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·图像亮度噪声分析 | 第35-36页 |
| ·基于盲源分离模型的图像亮度校正方法 | 第36-42页 |
| ·盲源分离概述 | 第36-38页 |
| ·盲源分离模型建立 | 第38-39页 |
| ·基于盲源分离模型的算法设计 | 第39-42页 |
| ·图像亮度校正实验仿真 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 Mura 缺陷分割及量化 | 第48-66页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·Mura 缺陷分割算法 | 第49-59页 |
| ·图像分割算法概述 | 第49-50页 |
| ·主动轮廓模型原理分析 | 第50-52页 |
| ·水平集方法原理分析 | 第52-55页 |
| ·基于 Chan-Vese 模型和水平集方法的分割算法设计 | 第55-59页 |
| ·Mura 缺陷量化 | 第59-61页 |
| ·Mura 缺陷分割及量化实验仿真 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 实验与分析 | 第66-76页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·TFT-LCD 屏 Mura 缺陷自动检测流程设计及实验 | 第66-75页 |
| ·仿真平台简介 | 第66页 |
| ·TFT-LCD 屏 Mura 缺陷自动检测流程 | 第66-72页 |
| ·TFT-LCD 屏 Mura 缺陷自动检测实验 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 总结与展望 | 第76-79页 |
| ·课题总结 | 第76-78页 |
| ·课题展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
