發(fā)布時間：2024-06-29 07:47

　　隨著液晶面板行業(yè)的發(fā)展,薄膜晶體管液晶顯示器(TFT-LCD)面板的尺寸越來越大,在面板缺陷檢測技術(shù)上,傳統(tǒng)人工視覺檢測技術(shù)逐步被自動光學(xué)檢測技術(shù)所替代,成為在提高企業(yè)生產(chǎn)效率和質(zhì)量上的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文主要研究了面板缺陷的提取,缺陷特征的提取與選擇和缺陷多類別分類的問題。在缺陷提取部分,測試了基于譜殘差的顯著性模型,發(fā)現(xiàn)該模型對缺陷大小敏感,故對該模型進行改進并將其用于檢測面板圖像經(jīng)二維離散傅里葉變換(DFT)后獲得的頻譜圖中的高能量成分,同時生成頻域濾波器將該部分消除,經(jīng)過而二維離散傅里葉逆變換(IDFT)重構(gòu)圖像,達到去除空域中面板圖像周期性方向紋理和保留缺陷的目的。同時使用灰度共生矩陣研究了模型中參數(shù)取值問題,在固定參數(shù)的條件下改進后的模型不受缺陷大小和灰度值以及面板紋理的影響。在缺陷特征提取部分,根據(jù)本文中圖像的特點優(yōu)化了部分算法。選用兩步法對缺陷二值連通區(qū)域進行標(biāo)記,并對算法中的排序操作進行優(yōu)化,較原始算法標(biāo)記速度提升約79.3%。在凸包算法上,比較了Melkman算法與Andrew算法,并在減少邊緣點策略上提出了水平方向修整和垂直方向修整兩種策略。在求解凸包上只進行水平方...

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.2面板缺陷Fig1.2Paneldefects

(d)劃痕缺陷圖1.2面板缺陷Fig1.2Paneldefects1.3TFT-LCD液晶面板缺陷檢測自動分類研究現(xiàn)狀液晶面板缺陷檢測和自動分類是近些年來研究的一個熱點，許多學(xué)者做了很多研究。在缺陷提取方面，大致分為圖像空域缺陷提取、基于離散傅里葉變換的頻域缺陷提....

圖2.1面板缺陷檢測

合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)術(shù)第二章缺陷分離特征2.1TFT-LCD面板成像系統(tǒng)的構(gòu)成為獲取TFT-LCD面板圖像，使用如由兩個可調(diào)角度的器材安裝架、線陣CC勻速運動的載物臺以及相關(guān)的控制電機系線CCD（像素尺寸為5×5μm，最高分辨線掃描鏡頭（焦距120mm，工作距離39....

圖2.2項目中的面板檢測樣機Fig2.2Paneldefectdetectionprototypeintheproject

素尺寸為5×5μm，最高分辨率為4×16584），鏡頭采用長（焦距120mm，工作距離390.5mm，標(biāo)準(zhǔn)放大倍率0.5），光源兩種。項目中的面板缺陷檢測樣機如圖2.2所示，光為氣浮導(dǎo)軌。光源載物臺圖2.1面板缺陷檢測試驗機及原理簡圖Fig2.1Panel....

圖2.3部分面板圖像

圖2.3部分面板圖像Fig2.3Aportionofthepanelimage原始圖像缺陷圖像特征提取特征選擇訓(xùn)練分類圖2.4本文圖像處理流程Fig2.4Flowchartofimageprocessinginthisarticle2.2....

本文編號：3997386