【摘 要】
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通过分析液晶屏中缺陷检测的必要性和人工检测的不足,研究一种基于机器视觉的液晶屏Mura缺陷在线检测系统。针对液晶屏中的Mura缺陷区域和周围背景对比度低、边缘模糊、形状
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中科院广州电子技术研究所,国网重庆市电力公司电力科学研究院,重庆文理学院,中国科学院大学
【基金项目】
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四川省科技厅科技成果转化项目(2014CC0043);重庆市博士后科研项目特别资助(Xm2016060);重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ1401127)资助
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通过分析液晶屏中缺陷检测的必要性和人工检测的不足,研究一种基于机器视觉的液晶屏Mura缺陷在线检测系统。针对液晶屏中的Mura缺陷区域和周围背景对比度低、边缘模糊、形状各异、整体亮度不均等特点,建立模拟人工检测的成像系统。提出单帧图像背景建模和背景差分方法,该方法能有效解决液晶屏的亮度不均问题,同时增强Mura缺陷的特征信息。然后基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Region,MSER),提出Mura缺陷自适应阈值缺陷分割方法,建立一个全自动缺陷在线检测的视觉系统。实验结果表明,所提检测算法能很好地解决液晶屏亮度不均的问题,准确地对Mura缺陷进行分割定位,算法的鲁棒性好。并且该系统人工干预少,效率高,能实现在线自动检测。
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