【摘 要】
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目的为了解决OLED显示屏表面周期性纹理背景和缺陷边界模糊、对比度低的特征导致其表面缺陷检测困难的问题,开展OLED显示屏表面缺陷自动检测方法研究。方法对OLED显示屏图像进行奇异值分解,选择前2个较大的奇异值重构图像纹理背景,对原图像和重构图像进行差分运算,获得残差图像。将残差图像像素随机赋予初始隶属度值,采用模糊C均值聚类法获得像素最终隶属度值。根据隶属度大小,将残差图像像素聚成2类,并从残差
【基金项目】
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广东工业大学青年基金重点项目(17QNZD001),广东省信息物理融合系统重点实验室项目(2016B030301008),大学生创新创业训练项目(yj202111845040,yj202111845031,yj202111845049)。
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目的为了解决OLED显示屏表面周期性纹理背景和缺陷边界模糊、对比度低的特征导致其表面缺陷检测困难的问题,开展OLED显示屏表面缺陷自动检测方法研究。方法对OLED显示屏图像进行奇异值分解,选择前2个较大的奇异值重构图像纹理背景,对原图像和重构图像进行差分运算,获得残差图像。将残差图像像素随机赋予初始隶属度值,采用模糊C均值聚类法获得像素最终隶属度值。根据隶属度大小,将残差图像像素聚成2类,并从残差图像中准确地分割缺陷。结果选取较大的2个奇异值可以有效地重构OLED显示屏的周期性纹理背景;模糊C均值聚
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