發(fā)布時(shí)間：2020-04-25 00:38

【摘要】：液晶顯示屏作為目前顯示器的重要組成部分,在各行各業(yè)都有著廣泛的應(yīng)用,其質(zhì)量的好壞也影響著顯示器的最終性能。作為液晶顯示屏質(zhì)量評(píng)估的重要手段,針對(duì)其缺陷檢測(cè)技術(shù)的研究具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文根據(jù)液晶顯示屏表面缺陷檢測(cè)的問(wèn)題設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的檢測(cè)臺(tái),包括其工作流程和結(jié)構(gòu)組成,為液晶顯示屏表面缺陷檢測(cè)提供了一套有效的解決方案。為了實(shí)現(xiàn)在生產(chǎn)線(xiàn)上的自動(dòng)檢測(cè),通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)引導(dǎo)上料機(jī)械臂完成對(duì)液晶顯示屏的抓取。首先將相機(jī)采集的液晶顯示屏圖像進(jìn)行一系列圖像處理的操作獲得圖像的質(zhì)心坐標(biāo),接著通過(guò)對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定確定圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的映射關(guān)系,然后計(jì)算出液晶顯示屏的實(shí)際位置信息,為上料機(jī)械臂的自動(dòng)抓取提供了必要條件。在分析了深度學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論的基礎(chǔ)上將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到液晶顯示屏表面缺陷檢測(cè)中,避免了目前主流的圖像處理方法一系列繁瑣的缺陷特征提取問(wèn)題。通過(guò)將采集的液晶顯示屏圖像制作成符合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入要求的數(shù)據(jù)集,并根據(jù)液晶顯示屏缺陷的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,最終綜合檢測(cè)正確率達(dá)到了91%,證實(shí)了深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用在液晶顯示屏表面缺陷檢測(cè)中的有效性。本文設(shè)計(jì)的檢測(cè)臺(tái)實(shí)現(xiàn)了液晶顯示屏表面缺陷的全自動(dòng)化檢測(cè),并且檢測(cè)結(jié)果高效、可靠,具有較強(qiáng)的魯棒性,能夠代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測(cè)方法。
【圖文】：

第一章 緒論第一章 緒論1.1 課題研究背景隨著現(xiàn)代社會(huì)的快速發(fā)展，液晶顯示屏可以說(shuō)在我們的日常生活中無(wú)處不在，小到手機(jī)、相機(jī)，大到電腦、電視，幾乎都采用了液晶顯示屏。由于其分辨率高、輻射低和功耗小等特點(diǎn)[1]，在個(gè)人通信設(shè)備、家電、醫(yī)療設(shè)備、工業(yè)設(shè)備等眾多領(lǐng)域有了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。液晶顯示屏的結(jié)構(gòu)如圖 1.1 所示，主要由上偏光板、彩色濾光膜、液晶、薄膜基板、下偏光板和背光源組成[2]。液晶顯示屏本身不能發(fā)光，，而是通過(guò)其對(duì)光線(xiàn)的調(diào)制結(jié)果從而在液晶顯示屏上顯示出不同的圖像。

圖 2. 1 液晶顯示屏實(shí)物圖Fig2.1 LCD physical picture屏的表面缺陷可以分為內(nèi)表面缺陷和外表面缺陷。內(nèi)顯示方面的缺陷，包括黑點(diǎn)、亮點(diǎn)、黑影、亮斑等，示屏點(diǎn)亮，不需要外部光源，依靠液晶顯示屏本身發(fā)測(cè)。外表面缺陷是液晶顯示屏外表面造成的一些損傷臟污等，主要通過(guò)外加光源，然后相機(jī)需要與液晶顯缺陷檢測(cè)。針對(duì)液晶顯示屏表面缺陷的以上特點(diǎn)，依所的手機(jī)背光源項(xiàng)目，設(shè)計(jì)的檢測(cè)臺(tái)如圖 2.2 所示。3124
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN873.93

【參考文獻(xiàn)】

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1 夏群峰;彭勇剛;;基于視覺(jué)的機(jī)器人抓取系統(tǒng)應(yīng)用研究綜述[J];機(jī)電工程;2014年06期

2 李海峰;李純果;;深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和算法比較分析[J];河北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年05期

3 趙宇峰;高超;王建國(guó);;基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)算法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2012年02期

4 牛海濤;趙勛杰;;采用棋盤(pán)格模板的攝像機(jī)標(biāo)定新方法[J];紅外與激光工程;2011年01期

5 賀智;;機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在LCD行業(yè)中的應(yīng)用[J];電子工藝技術(shù);2007年03期

6 張昱;張健;;基于多項(xiàng)式曲面擬合的TFT-LCD斑痕缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)[J];光電工程;2006年10期

7 季國(guó)平;中國(guó)TFT-LCD產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[J];現(xiàn)代顯示;2005年08期

8 孟Pr,王田苗,丑武勝;基于手眼視覺(jué)的測(cè)量與定位方法的研究與實(shí)現(xiàn)[J];中國(guó)空間科學(xué)技術(shù);2002年06期

9 俞偉華;TFT-LCD液晶顯示技術(shù)及其應(yīng)用[J];自動(dòng)化儀表;2001年12期

10 宣雷;徐建華;;攝像機(jī)參數(shù)的測(cè)定方法與參數(shù)估計(jì)[J];模式識(shí)別與人工智能;1993年01期

本文編號(hào)：2639573