基于机器视觉的导光板的缺陷检测与分类研究

发布时间：2025-01-15 19:28

　　随着经济的快速增长,液晶显示器(LCD)因其环保的特性取代了传统的阴极射线管成为显示领域的主流。在液晶显示器中,背光模组不仅为液晶显示器提供光源,还是直接影响其显像效果,而侧入式背光模组因其更加轻薄受到了众多厂家的青睐。近年来,如何提高侧入式这一的核心组件的优良特性,已经成为目前研究的重点。针对导光板的网点烫印工艺环节,为了保证网点烫印质量,通过检测标记线和标记点是否完整以确定网点烫印是否合格。本文完成的主要工作和取得的主要成果如下:一、传统视觉技术研究:(1)在传统视觉技术研究中,本文使用机器视觉预处理算法、特征提取算法和统计学方法进行探索和论证。(2)通过对导光板生产企业现场调研和检测目标特征分析,决定采用传统图像算法针对轻度污染、轻度气泡等特征较为明显的情况进行检测。对导光板标记线纹理结构,改进均值滤波方法,进行单方向滤波。采用机器视觉算法中的阈值分割、形态学方法、倾角矫正、提取投影极值等算法,实现导光板标记线缺陷特征提取。运用高阶多项式拟合算法求差,获取标记线位置预判坐标,通过设置标准差波动范围排除干扰,确定标记线位置。(3)针对导光板标记点检测,本文根据先验知识设置阈值进行阈值...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究的背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文章节安排
2 导光板缺陷检测系统框架构建
    2.1 导光板缺陷检测系统硬件设计
        2.1.1 工业相机
        2.1.2 工业相机镜头
        2.1.3 光源
    2.2 导光板缺陷检测系统软件设计
    2.3 导光板缺陷检测系统机械设计
        2.3.1 光学设计方案
        2.3.2 机械设计
    2.4 本章小结
3 导光板缺陷检测算法
    3.1 图像滤波
        3.1.1 邻域平均
        3.1.2 中值滤波
        3.1.3 高斯滤波
        3.1.4 Gabor小波
        3.1.5 改进均值滤波
    3.2 阈值分割
        3.2.1 OTSU阈值分割
        3.2.2 局部自适应阈值分割
    3.3 标记线检测算法
        3.3.1 倾角矫正
        3.3.2 标记线极值提取
        3.3.3 使用投影确定边缘位置
        3.3.4 标准差计算
        3.3.5 搜索标识线端点
    3.4 标记点查找算法
        3.4.1 标记点匹配算法
        3.4.2 点线距离计算
    3.5 实验结果
    3.6 优化方案
    3.7 本章小结
4 导光板缺陷分类算法
    4.1 卷积神经网络
    4.2 DenseNet
        4.2.1 DenseNet运算模型
        4.2.2 DenseNet网络优点
        4.2.3 DenseNet网络特点
    4.3 基于DenseNet的导光板分类算法
        4.3.1 卷积神经网络结构与网络参数
        4.3.2 卷积神经网络训练参数与结果
    4.4 细粒度分类算法
        4.4.1 细粒度分类算法
        4.4.2 双线性CNN
        4.4.3 实验结果
5 导光板缺陷检测系统开发
    5.1 软件模块整体框架
    5.2 人机交互界面
    5.3 试验环境
        5.3.1 传统视觉技术
        5.3.2 深度学习技术
        5.3.3 实验机器配置
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 工作结论
    6.2 进一步研究展望
参考文献
攻读学位期间的科研成果
致谢



本文编号：4027748