發(fā)布時(shí)間：2019-08-07 13:52

【摘要】：在薄膜晶體管液晶顯示器線路檢測(cè)中,常通過對(duì)線路中的導(dǎo)電薄膜粒子的計(jì)數(shù)和定位實(shí)現(xiàn)其導(dǎo)電性的自動(dòng)檢測(cè)。為了解決窄邊框線路中粒子密度增大帶來的粒子重疊問題,提出一種采用微分干涉成像和掩模法結(jié)合k均值聚類的算法,在分離出粒子的亮、暗部后,結(jié)合圖像熵值和粒子的凸性準(zhǔn)確分割出粒子。討論了聚類簇選值的影響,通過不同粒子密度、不同粒子尺寸的樣本檢驗(yàn)本文算法,并與以往的梯度結(jié)合灰度的方法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:本文算法在粒子密度較小的區(qū)域能達(dá)到92.6%的識(shí)別率,在粒子密度較大的區(qū)域也能達(dá)到86%的識(shí)別率,分別比梯度加灰度的方法提高了9.9%和42.7%。解決了粒子重疊的問題,并且對(duì)光場(chǎng)和成像效果有更好的魯棒性。
[Abstract]:In the circuit detection of thin film transistor liquid crystal display, the automatic detection of conductivity of conductive thin film particles in the circuit is often realized by counting and positioning the conductive thin film particles in the circuit. In order to solve the problem of particle overlap caused by the increase of particle density in narrow border lines, a differential interference imaging and mask method combined with k-means clustering algorithm is proposed to segment the particles accurately after separating the bright and dark parts of the particles, combined with the entropy of the image and the convexity of the particles. The influence of cluster selection value is discussed. The algorithm is tested by samples with different particle density and particle size, and compared with the previous gradient combined with gray level method. The results show that the recognition rate of this algorithm can reach 92.6% in the region with small particle density and 86% in the region with high particle density, which is 9.9% and 42.7% higher than that of gradient plus gray method, respectively. The problem of particle overlap is solved, and it is more robust to light field and imaging effect.
【作者單位】： 廈門大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：福建省高校產(chǎn)學(xué)合作項(xiàng)目(No.2016H6026)~~
【分類號(hào)】：TN873.93

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2523995