隨著電子產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展,液晶屏的需求量也不斷提高。大多數(shù)的液晶屏使用的是一種晶粒-玻璃接合技術(shù),而連接晶粒與玻璃的材料是各向異性導(dǎo)電膜(ACF)。ACF中導(dǎo)電粒子數(shù)目是判斷液晶屏質(zhì)量好壞的重要依據(jù)之一。人工抽檢的方式需要利用高精密的儀器輔助工人進(jìn)行檢測(cè),并且只能在每批產(chǎn)品中抽出部分產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)。所以,人工抽檢速度慢,檢測(cè)不完全,不準(zhǔn)確,已經(jīng)不能滿足市場(chǎng)的需求。利用自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)是解決上述問(wèn)題的研究方向�；谧詣�(dòng)光學(xué)檢測(cè)的導(dǎo)電粒子檢測(cè)系統(tǒng)需要在圖像中自動(dòng)分割出導(dǎo)電粒子的區(qū)域,將分割的導(dǎo)電粒子區(qū)域的坐標(biāo)記錄在標(biāo)準(zhǔn)檔中,后續(xù)導(dǎo)電粒子檢測(cè)算法直接在標(biāo)準(zhǔn)檔中讀取導(dǎo)電粒子區(qū)域的坐標(biāo)。最后,在導(dǎo)電粒子區(qū)域中利用導(dǎo)電粒子檢測(cè)算法檢測(cè)出導(dǎo)電粒子的個(gè)數(shù)。本文研究的ACF導(dǎo)電粒子檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)在公司里應(yīng)用,并受到了公司的好評(píng)。本文的主要研究工作可分為以下三個(gè)部分。1.圖像預(yù)定位算法的研究。本文提出了一種根據(jù)圖像相似度判斷圖像是否相似的判斷方法。該算法與感知哈希算法進(jìn)行對(duì)比,具有較好的直觀性以及更好的判斷效果和更高的運(yùn)行效率,能較好地應(yīng)用在圖像預(yù)定位當(dāng)中。2.改進(jìn)了導(dǎo)電粒子區(qū)域分割算法。針對(duì)現(xiàn)有的導(dǎo)電粒子區(qū)域...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 ACF導(dǎo)電粒子檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
    2.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成
    2.2 系統(tǒng)的檢測(cè)流程
    2.3 系統(tǒng)的模塊分析
        2.3.1 圖像采集模塊
        2.3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊
        2.3.3 運(yùn)動(dòng)控制模塊
        2.3.4 圖像處理模塊
    2.4 本章小結(jié)
第3章 圖像預(yù)定位算法
    3.1 感知哈希算法
        3.1.1 感知哈希算法的概念
        3.1.2 感知哈希算法的原理
    3.2 類感知哈希算法
        3.2.1 類感知哈希算法的提出
        3.2.2 類感知哈希算法的原理
        3.2.3 類感知哈希算法的算法描述
    3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第4章 導(dǎo)電粒子區(qū)域分割算法
    4.1 導(dǎo)電粒子區(qū)域的分割方法
        4.1.1 基于灰度投影的分割算法
        4.1.2 基于圖像二值化結(jié)合灰度投影的分割算法
        4.1.3 基于圖像均方差結(jié)合灰度投影的分割算法
    4.2 基于預(yù)處理的導(dǎo)電粒子分割算法
        4.2.1 圖像的預(yù)處理
        4.2.2 圖像水平方向上的灰度投影
        4.2.3 圖像垂直方向上的灰度投影
    4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第5章 導(dǎo)電粒子檢測(cè)算法
    5.1 檢測(cè)導(dǎo)電粒子的檢測(cè)算法
        5.1.1 基于二值化的檢測(cè)算法
        5.1.2 基于模板匹配的檢測(cè)算法
        5.1.3 基于光照方向局部均值差值的檢測(cè)算法
    5.2 基于補(bǔ)償?shù)木植烤挡钪禉z測(cè)算法
        5.2.1 基于補(bǔ)償?shù)木植烤挡钪翟鰪?qiáng)導(dǎo)電粒子
        5.2.2 粘連導(dǎo)電粒子的分離
    5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3802073