基于BP神经网络的线Mura缺陷识别与定位研究
Opto-electronic Engineering（2020）
摘要
各类显示屏中Mura缺陷的自动识别和定位对提高显示屏幕的产品品质具有重要作用,是当前迫切需要发展的重要技术之一.针对当前手机屏幕Mura缺陷对比度低、缺乏明显边缘等特点,文中提出一种基于图像灰度曲线的Mura缺陷检测方法及其改进方法.改进方法基于均值滤波平滑和降采样原理,通过研究采样线上灰度曲线的波峰与波谷信息,利用BP神经网络构建线Mura缺陷的自动检测和定位算法.结合真实手机屏幕图像验证结果表明,与现有多种Mura缺陷检测方法相比,本文的改进方法能更准确快速地识别手机屏幕中的线Mura缺陷,识别准确率达到98.33％,检测过程无需调节参数,实现了线Mura缺陷的自动检测和定位.
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