缺陷检测发论文用什么算法

Development of OLED Panel Defect Detect System through Improved Otsu Algorithm

​  OLED 已经逐渐变成新一代的显示设备。视角广、画质均匀、响应快、低能耗，并且能做成柔性显示屏都是他的优点。他也广泛应用到MP3、MP4，手机，数码相机，移动终端等领域。OLED 的复杂制造工艺不可避免的引入各种缺陷，例如： blemish Defect 、 line Defect 和 Mura Defect 。这些缺陷影响 OLED 的光线均匀性，图像清晰度和生产周期。因此开发一套快速高精度的 OLED 在线缺陷监测系统来保证产品质量变得非常重要。   最近几年，基于机器视觉的光学检测在电子装备领域得到了个更多的关注。图像分割和带通滤波技术已经被应用到表片缺陷检测，例如，电路板印刷表面缺陷、TFT-LCD缺陷检测。TFT-LCD 缺陷检测算法主要应用于频域空间和空域空间。SHK 等人证明 OLED 缺陷显示屏由周期性纹理背景和缺陷组成。在频域空间，缺陷响应频域中的高频部分，周期性背景纹理响应低频部分。高通滤波器能够滤掉周期性背景纹理，留下高频部分的缺陷信息。该方法的创新在于用了一个平滑窗口函数代替了频域的滤波。平滑图像和原始图像差分，获得有缺陷的图像。但是该方法的问题在于：周期性的背景纹理边缘也在高频响应，高通滤波和差分操作纹理边缘也保留下来了。这些纹理边缘也被视作缺陷，因而影响了检测结果的准确率。    等人想出了一个回归诊断的TFT-LCD缺陷检测方法。他们假设良品是光照一致，亮度均匀，缺陷显品局部亮度、对比度和背景不一致。该方法首先将屏幕分成许多子块，并计算每一块的平均灰度值，灰度均值代替该区块值，该背景块和原始图像块差分。通过残差分析判断差分图像是否包含缺陷块。虽然该方法能实现缺陷自动检测，但是时间复杂度比较高，并且残差分析判断参数需要手动校准。TSAI 设计了一个基于一维傅里叶变换的图像重建算法，该方法对明显的纹理图片有很好的效果。Lu 等人提出了一种基于独立成分分析ICA的缺陷检测方法。Zhang 等人设计基于多项式表面拟合的算法，该方法能有效检测复杂背景中的 Blemish Defect 。在特征提取领域，这些方法关注目标的对比度，面积，尺寸，位置，轮廓，形状和亮度均匀性，然后建立 Blemish Defect 模型。然而，该方法有不确定性，每个特征的权重是很难确定的。实验结果表明有一定程度的不确定性。因此，在 TFT-LCD 屏幕缺陷检测领域存在一些有用的方法，但是不存在一个能解决所有类型缺陷的通用方法。该算法由于时间复杂度太高，不适合快速工业生产检测。   OLED 和 TFT-LCD显示屏在微观层面有一些不同。主要在于：OLED 像素有三个独立的子像素组成，三个子像仅仅显示的发光材料不同，其它都一致。子像素和电路被整齐的排列在显示屏上。OLED 和 TFT-LCD 在微观结构是不相同的，因此在图像显示方面有一些特别。复杂的制造程序使得屏幕包含发光异常的缺陷。这些缺陷来自环境或者生产程序包括尘埃和外部因素。该文献提出的块扫描检测系统，目的在于解决OLED 显示屏中的多种缺陷。

OLED 屏幕缺陷检测系统结构如图2，该检测系统包括 CCD 相机，运动控制卡，采集卡，XY 运动平台，光源和其它周边设备。运动控制卡驱动控制 XY 运动平台，以便我们能够用镜头扫描 OLED 获得图像。CCD 相机通过图像采集卡获取图像到电脑，通过电脑完成图像处理和缺陷识别。对捕获的OLED显示像素的图像的代表性样品如图3所示。​   缺陷检测系统基本方法论：从获取的图像中用细化技术提取 OLED 显示屏的骨架；然后，骨架图像和原始图像差分获得一个理想的模板图像。通过改进的Otsu 算法获取一个理想的分割阈值。通过二值图像识别缺陷。

​  在本文，通过图像的细化技术提取 OLED 图像的骨架信息，初始角点信息可以通过定位符" + "获得。通过投影的骨架图像的过程生成完整的控制点图，以确定初始角点分布，找到正确的距离，并添加丢失角点。生成图像用来和标准模板图像差分。骨架信息是一个几何图形的拓扑描述。骨架是一个线性几何，并被放置在图像的对称中心，和初始图像一样的拓扑结构，并保留初始形状。该方法被广泛运用在计算机视觉、生物形状描述、模式识别、工业检测、和图像压缩领域。

毕业论文是对硕士和博士学生学术生涯的最后一次评估。毕业论文对每个学生都非常重要。为了顺利通过毕业论文审核，论文的检测和查重是必不可少的一部分。那么论文检测方法是什么？ 1.不同的论文检测网站使用不同的检测算法。一般来说，论文检测的基本算法是论文检测系统根据一定的算法识别和计算检测到的论文的重复率，并生成检测报告。 2.以查重系统为例：检测论文实际上是一种根据语义模糊解析算法，然后进行近似比较的方法。检测论文并非简单地基于某一最小句子进行循环比对。如果你在查重报告的全文对比报告中发现重复来源与你写的论文句子不完全一致，这就是原因。 此外，硕士论文的查重与本科毕业论文的检测方法也存在一定差异。 硕士论文比较的数据库内容更完整，字数更多。同时，硕士论文的检测和检查使用的系统是专业的硕士论文检测系统。该检测系统拥有独家的学术论文联合比较库，包括以往毕业生的论文。 4.不同的论文检测系统采用不同的检测方法，不同的数据库会使同一篇论文在不同的论文检测网站上的检测结果不同，这在使用查重系统时也需要注意。

论文检测的方法有很多种，最主要的就是论文查重，现在很多人都会在网上买一种查重软件，然后对自己的论文进行查重，如果发现有重复的部分，就对那些部分进行改正，这是一个比较方便的软件

根据不同的需求来进行不同的处理1 空洞 这个肯定是像素颜色和周边的不同 建议用阈值分割 然后轮廓检测2 褶皱 这个褶皱肯定会有梯度的变化 建议检测边缘 再计算褶皱的梯度信息3 划痕 这个和上一个问题相似 但是也有不同 应该是梯度的方向和强度不同（一个是凹一个是凸）4 斑点 如果只是点点星星的 opencv里也有很多角点检测算法 比如 surf fast ORB等

1.首先，百度进入天天论文查重网2.填写【论文标题】，【论文作者】，把需要检测的论文内容复制到【论文内容】里面的文本框里面，然后点击下一步；3.输入订单号，订单号查找的办法是：我的淘宝——已买到的宝贝；4.检测报告下载，一般是10分钟左右即可下载报告，高峰期会有所廷迟；

基于FPGA的pcb缺陷检测是指使用现场可编程门阵列（FPGA）作为检测平台，对印刷电路板（PCB）进行缺陷检测。FPGA在硬件设计方面具有高度的灵活性和可编程性，可以根据需求对其进行编程，并且具有快速响应和处理能力。因此，使用FPGA进行PCB缺陷检测可以快速、准确地检测出PCB上的缺陷，提高生产效率和质量。