一种基于卷积神经网络的TFT-LCD模组白印检测方法
基本信息
| 申请号 | CN201910005055.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109859169A | 公开（公告）日 | 2019-06-07 |
| 申请公布号 | CN109859169A | 申请公布日 | 2019-06-07 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I; G06K9/32（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G02F1/13（2006.01）I; G09G3/00（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 孔令峰; 胡宗亮; 潘科; 詹慧妹; 谢涛 | 申请（专利权）人 | 重庆电子信息中小企业公共服务有限公司 |
| 代理机构 | 北京同恒源知识产权代理有限公司 | 代理人 | 重庆信息通信研究院; 重庆电子信息中小企业公共服务有限公司 |
| 地址 | 401336 重庆市南岸区茶园新区玉马路8号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的TFT‑LCD模组白印检测方法，属于工业缺陷检测领域。该方法包括图像预处理和缺陷检测；图像预处理为：通过相机采集待检测样本；通过仿射变换将待检测的整块模组区域校正为矩形；由于模组的光学干涉效应，相机拍摄的待检测图存在有规则的摩尔纹；为提高检测的正确率，去除摩尔纹；为节约检测的时间，缩放相机采集的图像以节约检测时间；缩放后的尺寸满足检测网络的需要。相较于其它级联式检测方法，该方法检测过程一步到位，可以有效降低阈值的数量，进而降低了培训成本与维护成本。单单以算法而言，神经网络算法的通用性本身就高于非神经网络的算法。 |
