本文關(guān)鍵詞：CUDA平臺下的復(fù)雜疾病全基因組基因-基因相互作用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《合肥工業(yè)大學(xué)》 2012年

表面缺陷檢測GPU并行圖像處理技術(shù)

王成順  

【摘要】：本文主要應(yīng)用自動光學(xué)方法檢測物體表面缺陷，以TFT-LCD面板表面缺陷檢測為例，討論了低對比度條件下含有周期性紋理背景的表面缺陷檢測問題，并對非周期性紋理背景的表面缺陷檢測問題做了分析。為了提高檢測速度，應(yīng)用了GPU/CUDA對相關(guān)算法做并行加速優(yōu)化。 對于表面含有周期性紋理背景的LCD面板，，通過研究發(fā)現(xiàn)了一維灰度圖中空間域的周期性峰值的間距x與頻率域中的周期性峰值的間距u之間的關(guān)系，根據(jù)該關(guān)系利用一維傅立葉變換在頻域中將周期性紋理背景濾除。為了提高缺陷特征的對比度，在頻域中將高頻部分濾除，保留缺陷所在的低頻部分，突出了缺陷的局部信息。在得到行掃描圖像的傅立葉重構(gòu)圖像后，應(yīng)用全尺寸Haar小波變換消除了光照不均勻的影響，利用閾值統(tǒng)計法進(jìn)行閾值分割，將液晶面板表面缺陷分割出來，并對缺陷進(jìn)行連通域提取和最小外接矩形標(biāo)記，獲得缺陷的Blob屬性。最后對非周期性紋理背景的表面缺陷檢測也做了簡單的討論。 為了提高表面缺陷的檢測速度，我們應(yīng)用NVIDIA的GPU/CUDA對圖像進(jìn)行并行處理，對算法中耗時的傅立葉變換、小波變換、連通域提取和最小外接矩形4個算法做了并行加速優(yōu)化，并根據(jù)算法的特點提出了相應(yīng)的并行優(yōu)化策略。 實驗中對閾值分割系數(shù)k的選擇和濾除高頻信息下限參數(shù)w做了分析，討論了光照強(qiáng)度對檢測結(jié)果的影響，并對GPU并行加速與CPU做了性能比較，根據(jù)所處理的圖像大小不同，取得了20~50倍的加速效果，對表面缺陷的實時在線檢測具有很好的參考價值。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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