<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn><small id="yhprb"></small><dfn id="yhprb"></dfn><small id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></small><small id="yhprb"></small><small id="yhprb"></small> <delect id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></delect><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><s id="yhprb"><noframes id="yhprb"><small id="yhprb"><dfn id="yhprb"></dfn></small><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><small id="yhprb"></small><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn> <small id="yhprb"></small><delect id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></delect><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>

新聞中心

EEPW首頁(yè) > 光電顯示 > 設計應用 > 基于骨架模板配準的OLED顯示屏斑痕缺陷檢測技術(shù)

基于骨架模板配準的OLED顯示屏斑痕缺陷檢測技術(shù)

作者: 時(shí)間:2011-09-29 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò ) 收藏

(Organic LED)作為新一代的顯示設備,隨著(zhù)生產(chǎn)工藝的日趨完善,目前已廣泛應用于MP3、手機、數碼相機等低功耗的設備中。在圖像處理的自動(dòng)化檢測過(guò)程中,為保證產(chǎn)品的質(zhì)量,生產(chǎn)商迫切需要一種有效的算法,以快速抓取和識別中存在的各種。在的各種中,(也稱(chēng)其為Mura缺陷)是最常見(jiàn)、最復雜的,同時(shí)也是最難檢測的一種缺陷[1-2]。主要表現為對比度低、邊界模糊、形狀多樣、亮度顯示不均勻等特征。因此,如何有效地檢測缺陷已成為顯示屏制造過(guò)程的關(guān)鍵環(huán)節。
 近年來(lái),隨著(zhù)圖像處理理論的發(fā)展,相關(guān)研究人員已提出了很多檢測算法。Yen PingLang等提出了背景圖像重建的檢測方法[3],KUO C C.提出了利用離散余弦變換濾除背景圖像的方法[4]。由于缺陷的對比度低、邊界模糊、形狀不定,再加上顯示屏本身的發(fā)光亮度難以達到完全均勻、CCD噪聲等因素的影響,給提取斑痕缺陷增加了難度,應用常規的閾值分割、邊緣提取等方法已不能有效地提取斑痕缺陷。
針對這一問(wèn)題,本文提出了一種新的斑痕缺陷檢測方法。在系統啟動(dòng)階段,根據所采集圖像創(chuàng )建理想,利用細化技術(shù)提取OLED顯示屏的信息,實(shí)現圖像與原始圖像的快速配準,并進(jìn)行相減運算;然后,通過(guò)大津法(即最大類(lèi)間方差法或稱(chēng)為OTSU算法)確定的閾值,分割相減以后的圖像,可以有效地提取出斑痕缺陷。該算法流程如圖1所示。
1 顯示屏模版的提取
 (Skeleton)又稱(chēng)中軸(Medial Axis),是圖形幾何形態(tài)的一種重要拓撲描述。骨架是一種線(xiàn)型的幾何體,它

本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/168830.htm

式中,S(i,j)為原始圖像,T(i,j)為圖像,D(i,j)為差影后的圖像。
 在實(shí)際缺陷算法中,依據圖4中的每一個(gè)點(diǎn)作為控制點(diǎn),將原始圖像與小的模板圖像采用差影法,求得整幅圖像的差影圖像,差影法檢測流程如圖5所示。采用這一差影檢測方法,將圖2所示原圖像經(jīng)差影處理后的圖像如圖6所示。


上一頁(yè) 1 2 下一頁(yè)

評論


相關(guān)推薦

技術(shù)專(zhuān)區

關(guān)閉
国产精品自在自线亚洲|国产精品无圣光一区二区|国产日产欧洲无码视频|久久久一本精品99久久K精品66|欧美人与动牲交片免费播放
<dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn><small id="yhprb"></small><dfn id="yhprb"></dfn><small id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></small><small id="yhprb"></small><small id="yhprb"></small> <delect id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></delect><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><s id="yhprb"><noframes id="yhprb"><small id="yhprb"><dfn id="yhprb"></dfn></small><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><small id="yhprb"></small><dfn id="yhprb"><delect id="yhprb"></delect></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn> <small id="yhprb"></small><delect id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></delect><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"><strike id="yhprb"></strike></s></dfn><dfn id="yhprb"><s id="yhprb"></s></dfn>