基于机器视觉的液晶屏缺陷检测
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 液晶屏缺陷检测国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于特征点匹配的图像拼接 | 第16-35页 |
| 2.1 图像拼接基本任务与硬件方案 | 第16-18页 |
| 2.2 图像拼接相关理论与流程 | 第18-19页 |
| 2.3 多图像拼接流程 | 第19-30页 |
| 2.3.1 图像畸变矫正 | 第19-22页 |
| 2.3.2 基于棋盘格角点的特征点匹配 | 第22-25页 |
| 2.3.3 图像单应性矩阵 | 第25-27页 |
| 2.3.4 图像透视变换 | 第27-29页 |
| 2.3.5 基于图像掩膜的多图像拼接 | 第29-30页 |
| 2.4 屏幕区域提取 | 第30-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于频域低通滤波的液晶屏纹理背景抑制 | 第35-48页 |
| 3.1 图像纹理抑制方法概述 | 第35-36页 |
| 3.2 图像傅里叶变换 | 第36-39页 |
| 3.3 频域滤波 | 第39-44页 |
| 3.3.0 频域中的滤波基础 | 第39-40页 |
| 3.3.1 理想低通滤波器 | 第40-41页 |
| 3.3.2 巴特沃思低通滤波器 | 第41-42页 |
| 3.3.3 高斯低通滤波器 | 第42-43页 |
| 3.3.4 滤波器选择 | 第43-44页 |
| 3.4 实验仿真与分析 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 液晶屏缺陷检测 | 第48-58页 |
| 4.1 基于DOG算法思想的图像增强 | 第48-50页 |
| 4.2 基于局部阈值的缺陷分割 | 第50-53页 |
| 4.3 液晶屏缺陷量化 | 第53-54页 |
| 4.4 实验仿真与分析 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 液晶屏缺陷检测系统实验与分析 | 第58-72页 |
| 5.1 系统结构及软硬件平台 | 第58-61页 |
| 5.2 液晶屏缺陷检测算法流程 | 第61-68页 |
| 5.3 液晶屏缺陷自动检测系统实验分析 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78页 |
