基于机器视觉的OLED缺陷检测系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·OLED 的缺陷检测技术的研究现状 | 第10-13页 |
| ·OLED 失效机理及其缺陷产生原因的研究现状 | 第10-12页 |
| ·OLED 缺陷检测的主要方法 | 第12-13页 |
| ·基于机器视觉的检测技术的发展与应用 | 第13页 |
| ·本课题的研究背景、主要研究内容和研究意义 | 第13-14页 |
| ·课题涉及的领域和主要技术 | 第14-15页 |
| ·结构内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 OLED 检测原理及其关键技术 | 第17-35页 |
| ·OLED 检测原理 | 第17-18页 |
| ·缺陷检测的总体流程 | 第18页 |
| ·OLED 灰度图像中缺陷的判别方法 | 第18-20页 |
| ·检测的关键技术分析 | 第20-33页 |
| ·摄像机的标定技术 | 第20-21页 |
| ·图像的预处理方法 | 第21-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 目标识别及分类方法 | 第35-43页 |
| ·特征参数选取 | 第35-36页 |
| ·特征参数归一化 | 第36-38页 |
| ·最大最小规格化 | 第37页 |
| ·零均值规格化方法 | 第37-38页 |
| ·缺陷分类方法研究 | 第38-42页 |
| ·人工神经网络 | 第38-39页 |
| ·支持向量机（SVM） | 第39-42页 |
| ·非线性映射 | 第40页 |
| ·核函数 | 第40-41页 |
| ·一对一的投票策略 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 OLED 缺陷检测系统总体设计 | 第43-55页 |
| ·系统整体检测流程 | 第43页 |
| ·实验装置介绍 | 第43-48页 |
| ·计算机 | 第44页 |
| ·图像采集模块 | 第44-48页 |
| ·OLED 检测软件设计 | 第48-54页 |
| ·图像处理模块 | 第50-51页 |
| ·图像标定模块 | 第51-53页 |
| ·缺陷分析模块 | 第53页 |
| ·缺陷分类模块 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 系统实验、性能评估及误差分析 | 第55-65页 |
| ·系统实验 | 第55-62页 |
| ·系统标定实验 | 第55-57页 |
| ·黑斑及发光面积分析实验 | 第57-58页 |
| ·缺陷分类实验 | 第58-62页 |
| ·整体系统性能评定 | 第62-63页 |
| ·检测时间 | 第62页 |
| ·检测误差 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 结论和展望 | 第65-67页 |
| ·本文完成的工作 | 第65-66页 |
| ·本系统需要完善的地方及今后的工作 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果 | 第72-73页 |
| 附录 | 第73-79页 |
