基于改进梯度算法的液晶屏亚像素级缺陷快速检测

• 作者: 王佐才 钱基业 钱基德 陈斌
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 液晶屏 缺陷检测 梯度 亚像素 机器视觉 高分辨率
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 计算机视觉与虚拟现实
• 页码范围: 201-205
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4477字
• 语种: 中文

摘要

针对目前移动设备端的液晶屏亚像素级液晶颗粒缺陷检测效率低的问题,提出一种采用机器视觉的基于改进梯度的缺陷快速检测方法.首先,通过高分辨率的线阵相机获取超高分辨率的液晶屏的采集图,采集像素超过2亿,将微观的亚像素级液晶颗粒通过高分辨率相机转换成图像中的宏观目标;其次,提出一种自适应参数估计方法检测液晶屏中液晶颗粒排列参数,以满足不同规格的液晶屏的自适应缺陷检测;最后,基于获取到的液晶颗粒参数采用改进的梯度算法对采集图进行缺陷特征提取,采用优化中值滤波算法对获得的缺陷特征图像去噪,通过二值图像连通域标记优化算法对缺陷进行快速定位.理论与实验均表明该算法能够快速准确检测出液晶屏中的亚像素级液晶颗粒坏点,对生产检测中的偏转以及图像光照不均都有很好的鲁棒性,满足液晶屏生产流水线的检测需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈斌		105	1004	16.0	28.0
5	钱基德	中国科学院成都计算机应用研究所	7	39	4.0	6.0
9	钱基业	国网重庆市电力公司电力科学研究院	4	26	3.0	4.0
10	王佐才	中国科学院成都计算机应用研究所	5	28	3.0	5.0