基于MapReduce的液晶屏缺陷检测方法

• 作者: 夏晓云 张仁斌 王聪 谢瑞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop 高分辨率图像 缺陷检测 MapReduce
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 202-206,254
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 4205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0286

摘要

5th液晶屏在生产过程中会产生多种类型的缺陷,通过单一节点进行缺陷检测存在存储资源和计算时间的瓶颈.利用Hadoop集群的分布式计算、存储能力处理海量的高分辨率液晶屏图像是一个新的思路.针对高分辨液晶屏图像缺陷局部性特点,设计基于MapReduce的分布式缺陷检测方法,对高分辨率图像分块,并行完成每块图像的缺陷检测,再将检测结果归并,从而解决高分辨率图像缺陷检测效率低下问题.通过运行在Hadoop平台上的实验表明,该方法在完成缺陷检测的同时具有良好的效率提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仁斌	合肥工业大学计算机与信息学院	37	235	9.0	12.0
2	谢瑞	合肥工业大学计算机与信息学院	12	29	3.0	4.0
3	王聪	合肥工业大学计算机与信息学院	5	20	3.0	4.0
4	夏晓云	合肥工业大学计算机与信息学院	2	6	2.0	2.0