双阈值屏幕显示缺陷检测方法

机器视觉检测液晶屏幕显示缺陷过程中,因相机系统参数设置、屏幕显示亮度等影响,导致采集到图片存在亮度不均致使缺陷检测精度降低。针对这一问题,本文提出了一种基于模块的双阈值缺陷检测算法。首先,将无缺陷屏幕作为标定样本,并对其按空间进行模块划分;其次,对划分后模块区域参数进行统计,以此为依据设置检测阈值;最后,将待检测屏幕图像划分为模块,并根据对应模块区域阈值判断是否存在缺陷。此外,本文设计了一种缺陷检测系统,对上述方法进行了实验验证,结果表明:该方法能有效提高对亮度显示不均匀图片的缺陷检测精度。

SAR图像舰船目标快速检测方法研究

随着SAR图像分辨率的不断提高,传统CFAR检测算法由于速率较慢,已经不能满足实际应用的需求。针对高分率SAR图像,提出了一种两级舰船目标快速检测算法。第一级采用改进的最大熵双阈值检测算法将图像分割为目标、疑似目标、背景三部分;第二级采用改进的双参数CFAR检测算法,在第一级结果基础上进行自适应二次检测,最后得到舰船目标。通过真实SAR图像数据实验表明,提出的算法具有良好的检测性能,更符合实际高分辨率SAR图像舰船目标检测的应用需求。