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基于线阵CCD的手机屏幕瑕疵检测器的设计 被引量:3
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作者 董恒平 刘增元 +1 位作者 易阳 薛斌 《电子测量技术》 2012年第8期90-93,97,共5页
以改善手机屏幕质量传统人工检测方法的稳定性和可靠性为目的,制作了1款基于线阵CCD的手机屏幕划痕类瑕疵检测器。采用CCD相机和单稳态触发器为核心器件对信号采集、信号处理和功能模块电路进行了设计,可单独提取出划痕信号并将其整形... 以改善手机屏幕质量传统人工检测方法的稳定性和可靠性为目的,制作了1款基于线阵CCD的手机屏幕划痕类瑕疵检测器。采用CCD相机和单稳态触发器为核心器件对信号采集、信号处理和功能模块电路进行了设计,可单独提取出划痕信号并将其整形为矩形脉冲。基于此,可以对手机屏幕表面3cm×3cm区域内,宽度≥0.08mm的划痕进行快速识别并报警,并能实现对0~9以内,最小间距达0.5mm的划痕数目进行准确分辨和实时统计。该检测器可应用于手机生产流水线,实现对手机屏幕质量的在线实时、高效检测。 展开更多
关键词 线阵CCD 手机屏幕 划痕检测
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触屏手机界面视线流与操作流的设计关系 被引量:5
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作者 黄本亮 《包装工程》 CAS 北大核心 2017年第4期66-69,共4页
目的明析触屏手机界面视线流与操作流之间的设计关系。方法在阐述手机界面视线流与操作流概念的基础上,以案例比较分析法剖析了影响视线流与操作流的设计因素,进而从视觉焦点对触点的引导、触点对视觉焦点的反馈两个维度,分析了视线流... 目的明析触屏手机界面视线流与操作流之间的设计关系。方法在阐述手机界面视线流与操作流概念的基础上,以案例比较分析法剖析了影响视线流与操作流的设计因素,进而从视觉焦点对触点的引导、触点对视觉焦点的反馈两个维度,分析了视线流与操作流之间的相互关系。结论提出了触屏手机界面视线流和操作流是相互依存的关系,手机界面设计应创造自然流畅、舒适愉悦的视线流和操作流。 展开更多
关键词 触屏手机 界面设计 视线流 操作流
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J2ME程序手机屏幕分辨率自适应研究
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作者 曹郁辉 《十堰职业技术学院学报》 2011年第2期104-106,共3页
在手机技术发展迅速的当前,手机的显示技术也有了很大的发展,手机程序设计时应当考虑手机屏幕分辨率的变化,这样才能得到更广泛的应用。文中给出了具体的解决方案,并指出了可能出现的问题。
关键词 J2ME 程序设计 手机屏幕 分辨率 自适应
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手机屏炸裂源分析及改善措施 被引量:1
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作者 任书明 展贵鑫 +1 位作者 宫汝华 李青 《玻璃》 2018年第6期46-50,共5页
阐述了手机屏幕炸裂后的炸裂源寻找、炸裂形态分类、强度失效原理、炸裂起因分析等因素,给出了从玻璃原板生产品质控制、玻璃加工、到手机整体设计等方面的一些防范和改善措施。
关键词 手机屏炸裂 炸裂源 强度失效 应力 防范和改善措施
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“划屏时代”的阅读推广新策略探究——以温州市图书馆“享/阅读”栏目为例
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作者 周仲亚 《图书馆研究与工作》 2017年第4期67-69,共3页
随着新媒体技术的广泛普及,数字技术和网络技术对传统阅读产生了强大冲击,在人手一机的划屏时代,如何让手机屏幕与阅读推广有效结合,引导读者回归书本,重拾阅读兴趣,是图书馆员需要努力的方向。文章借由温州市图书馆"享/阅读"... 随着新媒体技术的广泛普及,数字技术和网络技术对传统阅读产生了强大冲击,在人手一机的划屏时代,如何让手机屏幕与阅读推广有效结合,引导读者回归书本,重拾阅读兴趣,是图书馆员需要努力的方向。文章借由温州市图书馆"享/阅读"栏目得到的启发,倡导"分享,从我开始;阅读,从你开始"的新理念,阐述"手机屏幕文化"在阅读推广中的有效作用。 展开更多
关键词 手机 屏幕文化 阅读推广 享/阅读
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基于无监督网络的手机屏幕缺陷分割方法 被引量:2
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作者 代朝东 许国良 +2 位作者 毛骄 顾桐 雒江涛 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第20期367-376,共10页
针对工业上手机屏幕缺陷检测准确度不高,分割精度低等问题,提出一种基于无监督网络的方法,实现手机屏幕的缺陷分割。首先,通过无监督的卷积去噪自编码器构建多尺度特征的图像重构网络,实现从缺陷图像中重构出多层背景纹理图像。然后,将... 针对工业上手机屏幕缺陷检测准确度不高,分割精度低等问题,提出一种基于无监督网络的方法,实现手机屏幕的缺陷分割。首先,通过无监督的卷积去噪自编码器构建多尺度特征的图像重构网络,实现从缺陷图像中重构出多层背景纹理图像。然后,将缺陷图像与多层背景重构图像分别进行减法运算,消除背景纹理的影响。最后,通过自适应阈值策略进行分割处理,再将多层分割结果进行融合,提升缺陷分割准确度。为提升重构性能,在网络中结合一种改进的损失函数进行训练。在分割处理中,根据残差图像的像素直方图是单峰的特点,使用三角法进行自适应阈值分割,提升分割精确度。经实验验证,通过本文方法进行手机屏幕的缺陷分割,分割精度达到90.30%,准确度和实时性满足工业要求,并具有实用性。 展开更多
关键词 机器视觉 缺陷分割 手机屏幕 无监督网络 图像重构网络 阈值分割
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