平板显示器电极缺陷图像识别算法的研究

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平板显示器在生产过程中由于受原材料、生产设备、工艺水平和生产环境等因素的影响,不可避免的存在各种各样的缺陷。缺陷的存在使得显示质量变差,甚至导致产品的报废,造成人力、物力资源的浪费。因此有必要对平板显示器进行缺陷检测。传统的人工检测方法容易漏检、检测速度慢、检测时间长,已经不能满足生产的需要,快速、高效的检测手段已成为研究的重点。 基于图像处理的缺陷检测技术通过线阵CCD照相的方式获得电极的图像,然后经过计算机图像处理和识别来判断缺陷位置及种类。这种检测技术对工业生产中实时在线检测具有重要的意义。 本文从PDP的制造工艺出发,介绍了PDP的结构、工艺流程及在工艺生产中可能产生的缺陷种类,并详细分析了缺陷产生的原因。重点研究了PDP电极缺陷检测与识别算法,通过对数学形态学算法和骨架法缺陷检测与识别原理的分析和比较,提出了一种计算速度快、识别准确率高、适合于平板显示特别是PDP的电极缺陷检测与识别算法——构建模板法。该算法对显示区域的直线电极部分和引出的斜线及端子电极部分都能有效地检测。论文详细阐述了模板的构建方法,并与传统的数学形态学和骨架法进行了对比分析。通过对实际电极缺陷图像进行实际应用与测试,分析了运用该算法进行检测和识别时需要注意的技术细节,实验结果表明该算法易于实现、运算速度快,能有效识别PDP电极上各种缺陷的种类并精确定位,具有较高的实用价值。
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