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基于BP神经网络和均值差分的TFT-LCD MURA缺陷检测方法

来源 :湖南理工学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：lostbridge

【摘要】

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TFT-LCD MURA缺陷具有背景整体亮度不均、灰度变化不明显等特点,用基于机器视觉的方法从TFT-LCD图像中分割出缺陷是非常困难的.本文提出一种新的MURA缺陷检测方法,首先在分析TFT-LCD图像中背景与MURA缺陷灰度值差异的基础上,采用均值滤波和背景差分法来抑制背景杂波,然后采用灰度约束获取疑似MURA缺陷区域,最后提取疑似区域灰度特征并将其放入训练后的BP神经网络提取缺陷目标.结果显

【作者】

：

曾毅郭龙源罗百通

【机构】

：

湖南理工学院信息与通信工程学院

【出处】

：

湖南理工学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年01期

【关键词】

：

机器视觉 BP神经网络 TFT-LCD MURA 缺陷检测 computer vision BP neural network TFT-LCD MURA

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TFT-LCD MURA缺陷具有背景整体亮度不均、灰度变化不明显等特点,用基于机器视觉的方法从TFT-LCD图像中分割出缺陷是非常困难的.本文提出一种新的MURA缺陷检测方法,首先在分析TFT-LCD图像中背景与MURA缺陷灰度值差异的基础上,采用均值滤波和背景差分法来抑制背景杂波,然后采用灰度约束获取疑似MURA缺陷区域,最后提取疑似区域灰度特征并将其放入训练后的BP神经网络提取缺陷目标.结果显示,本文方法正确检测概率为98.1%,误检率为1.4%,平均检测时间为0.33秒.仿真实验结果表明,本文

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