文件名称：论文研究-液晶屏模糊边缘缺陷分布式检测方法.pdf
文件大小：1.63MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:17:27
MapReduce,二次缺陷分割,C-V模型,SVM分类器
第六代液晶屏在生产过程中会产生多种类型的缺陷，通过单机进行缺陷检测存在存储资源和计算时间的瓶颈。利用Hadoop集群优势处理海量的高分辨率液晶屏图像是一个新的思路。针对线阵CCD（charge-coupled device）相机采集特点，提出一种基于MapReduce的分布式缺陷检测方法，使用改进的C-V图像分割模型，完成液晶屏模糊边缘的缺陷分割，对处于子图边缘的缺陷进行二次缺陷提取，提高缺陷检测的准确率，并采用SVM（support vector machine）分类器完成缺陷的分类。实验表明，该方法提高检测效率的同时降低了缺陷的误判率，为分布式存储分块图像、缺陷测量等相关研究奠定了基础。