表面缺陷檢測GPU并行圖像處理技術(shù).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文主要應(yīng)用自動光學(xué)方法檢測物體表面缺陷，以TFT-LCD面板表面缺陷檢測為例，討論了低對比度條件下含有周期性紋理背景的表面缺陷檢測問題，并對非周期性紋理背景的表面缺陷檢測問題做了分析。為了提高檢測速度，應(yīng)用了GPU/CUDA對相關(guān)算法做并行加速優(yōu)化。
　　對于表面含有周期性紋理背景的LCD面板，通過研究發(fā)現(xiàn)了一維灰度圖中空間域的周期性峰值的間距△x與頻率域中的周期性峰值的間距△u之間的關(guān)系，根據(jù)該關(guān)系利用一維傅立葉變換在頻域中將

2、周期性紋理背景濾除。為了提高缺陷特征的對比度，在頻域中將高頻部分濾除，保留缺陷所在的低頻部分，突出了缺陷的局部信息。在得到行掃描圖像的傅立葉重構(gòu)圖像后，應(yīng)用全尺寸Haar小波變換消除了光照不均勻的影響，利用閾值統(tǒng)計法進行閾值分割，將液晶面板表面缺陷分割出來，并對缺陷進行連通域提取和最小外接矩形標記，獲得缺陷的Blob屬性。最后對非周期性紋理背景的表面缺陷檢測也做了簡單的討論。
　　為了提高表面缺陷的檢測速度，應(yīng)用NVIDIA的GP

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