OLED显示屏表面缺陷自动检测方法

摘要：

目的 为了解决OLED显示屏表面周期性纹理背景和缺陷边界模糊、对比度低的特征导致其表面缺陷检测困难的问题,开展OLED显示屏表面缺陷自动检测方法研究.方法 对OLED显示屏图像进行奇异值分解,选择前2个较大的奇异值重构图像纹理背景,对原图像和重构图像进行差分运算,获得残差图像.将残差图像像素随机赋予初始隶属度值,采用模糊C均值聚类法获得像素最终隶属度值.根据隶属度大小,将残差图像像素聚成2类,并从残差图像中准确地分割缺陷.结果 选取较大的2个奇异值可以有效地重构OLED显示屏的周期性纹理背景;模糊C均值聚类法分割缺陷获得的区域灰度一致性(U)平均值为0.9846.结论 基于奇异值分解的背景重构方法可以有效地检测OLED显示屏表面缺陷;与分水岭法和Otsu方法相比,模糊C均值聚类可以准确地分割模糊边界的缺陷区域.

关键词：缺陷检测、奇异值分解、模糊C均值聚类

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东工业大学青年基金;重点实验室项目;大学生创新创业训练项目;大学生创新创业训练项目;大学生创新创业训练项目

在线出版日期：2021-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：280-287