如何发现液晶屏幕坏点

对于液晶坏点问题，目前仍然没有相关的法律法规．而业界有一个不成文的规定，液晶面板少于3个（包括3个）亮点、坏点，该液晶依然属于正常的产品，消费者不能凭此理由进行更换产品。在这种情况下，没有相关规定的支持，即使出现了这种问题。商家的确有权利拒绝消费者的“无理”要求。     

应用机器视觉精确检测工件尺寸的研究

本文在介绍机器视觉检测系统的组成和工件尺寸检测原理的基础上,以高精度尺寸的标准块为例,详细介绍了工件图像滤波,边缘检测和亚像素边缘提取,并对亚像素边缘特性和规律进行了简单的分析.实验检测结果表明,对不超过40mm的工件,尺寸检测误差不超过0.1mm;改进系统测量方法后,检测误差不超过0.01mm.     

基于机器视觉的药盒检测系统设计

随着信息化社会的快速发展,各行各业都在寻求与信息化接轨,医疗行业也在进行通过信息化实现智慧医疗。文章利用OpenCV软件库设计并实现基于机器视觉的药盒信息检测系统,以方便后续对检测的信息进行识别,来提高医院取药效率。     

基于机器视觉的人运动检测

以机器视觉技术研究了序列图像中人运动的分割和检测.运动检测过程采用了目标图像和背景图像相减的方法,对差分图像采用了最大熵的指数形式确定二值化的阈值,实验证明获得了良好的检测效果.     

实时动态坏点检测校正算法的实现

针对在工业相机的制造以及使用的过程中,因各种因素造成图像出现坏点的现象,提出了一种快速的动态坏点检测校正算法。算法首先通过缩小检测半径并设定动态阈值的方法来提高坏点的检测准确率,减少误检测数量;然后采用坏点周围多子均值替代坏点值的办法来有效实现对图像边缘的保护;最后利用FPGA并行性的优势实现坏点检测校正算法的实时性设计。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能够实时有效消除坏点,较好地保护图像边缘的完整性且坏点误检数目相对较少。     

机器视觉在焊点检测中的应用

阐述了利用图像处理的一些算法对半导体封装过程中的焊点进行检测,主要包括图像预处理、自动阈值图像分割、图像膨胀、空洞填充、图像连通、区域开圆运算、形状检测、计算区域特征等算法,并通过大量实验确定了参数,得到一种确实可行的应用方法完成焊点的检测。     

机器视觉在PCB缺陷检测中的应用

PCB是电子产品的载体,PCB表面的缺陷是影响整个产品质量的主要因素,直接关系到产品的性能和可靠性。为了实现PCB生产过程中缺陷检测的自动化,研究了用机器视觉检测技术检测PCB表面缺陷的方法。在检测中采用了4K灰度线阵CCD和高精度光学驱动平台构建的检测系统,获得了满意的效果。     

基于机器视觉的电机端盖检测技术应用

随着技术的不断完善,机器视觉检测的可靠性也获得了认可,机器视觉技术的应用可有效提升生产效率和产品质量。本文以工业机器人应用编程“1+X”考核设备为基础,以电机模型为检测对象,利用Vision Master平台设计了电机端盖的检测方案。结果表明机器视觉技术在电机端盖检测项目中能够满足需要。     

简化机器视觉检测过程的可配置软件

NI公司日前推出了Vision Builder for Automated In-spection软件,生产测试工程师们只需一个独立的软件方案就能够建立完整的机器视觉应用系统,并拥有一个能将图像采集、机器视觉检测、决策判断及I/O控制同时集成到生产测试应用系统中的开发环境。     

用LCD液晶屏产生动态全息图

本文介绍了ＬＣＤ液晶屏的工作原理和使用ＬＣＤ液晶屏的动态全息拍摄系统。本系统使用了ＬＣＤ液晶显示技术和计算机图形输入和处理技术,以ＬＣＤ液晶屏的分立时间序列的图形作掩模,制作出滚动变化的有立体动态效果的全息图。     

利用液晶显示屏(LCD)制作真彩色彩虹全息图

本文介绍了一种用液晶显示屏 (LCD)制作单波长真彩色彩虹全息图技术。利用图象处理软件将由CCD摄像机、扫描仪或由计算机的图形软件产生 2D、3D彩色图象分成红、绿、蓝三色输入LCD液晶屏作为掩模 ,解决了传统方法中三分色片对位困难和制作分色片手续繁琐两个问题 ,制作出高质量的真彩色全息图。给出了实验结果     

溶液中微米级异物目标视觉检测技术

提出了一种利用机器视觉技术对溶液中μm级异物微粒进行检测并统计粒径信息的新方法。首先,建立溶液离心旋转急停后其中异物粒子的运动轨迹数学模型;然后,提取溶液视觉图像序列中每个可能目标的有效特征,通过特征匹配得到帧间若干可能目标的运动轨迹,根据异物目标与背景噪声等伪目标轨迹的差异进行甄别检测;最后,对视觉系统进行标定,确定检测到的异物目标粒径大小及各区间微粒数量。实验表明,该技术检测精度能够到达10μm,且具有较高的检测准确率。     

基于机器视觉的精密钻孔法向检测算法研究

目前在自动化检测领域,机器视觉检测技术开始广泛地应用,这种技术的特征表现为高精度、非接触、适用性强,操作方便.在智能制造需求的促进作用下,很多工业生产中开始应用到机器视觉技术.本文对精密钻孔法向检测进行研究,根据检测要求而选择合适的检测方法.首选用Canny边缘检测算法,但是在实际的应用中这种算子会引入很多非目标轮廓线...     

等离子及拼接液晶大屏在电视演播背景系统中的应用

详细介绍了青岛电视台新闻演播室背景大屏系统的构成,各主要设备的特点,以及在维护使用中的一些体会。对于电视技术工作者来说,不但要熟悉背景大屏系统的结构和工作原理,还要熟悉控制软件和播出软件的使用方法,才能不断提高设备维护水平。     

基于机器视觉的PCB几何尺寸检测方法研究

提出基于位置关系提取和识别图形特征的算法进行印刷电路板(PCB)机械尺寸检测。挑选一幅符合标准的PCB图像作为标准图,在标准图中创建一个用来进行图像匹配的模板并且确定待测特征的测量区域、测量类型、标准尺寸和公差。采用模板匹配的方法定位PCB检测特征的测量区域,根据测量特征的种类,选择合适的方法进行图形特征的提取和识别,对比标准尺寸和公差,判断PCB是否合格。本文针对PCB的检测要求,提出了快速有效的自动化检测方法。     

基于机器视觉的香烟小包装外观质量检测系统

讨论了基于机器视觉的香烟小包装外观质量在线检测系统总体方案的设计,并针对香烟小包装流水线的具体情况,分别对香烟小包的检测位置以及图像采集方案进行了探讨.文中采用了一种用于香烟包装质量检测的快速图像匹配算法,并利用开源计算机视觉库OpenCV进行算法实现,仿真实验结果表明,该图像匹配算法计算速度快、检测精度高,满足香烟包装质量检测的需要.     

一种基于机器视觉的铝管缺陷检测系统

针对铝管生产过程中对准确、可量化的自动缺陷检测系统的迫切需要,本文引入一种由图像采集、缺陷检测、缺陷处理等模块组成的铝管缺陷检测系统。平板探测器获取由X光高压电源产生,穿过铝管的X射线并把所形成的数字图像通过USB端口发送至检测服务器。检测服务器使用机器视觉算法检测图像中的缺陷。当服务器检测到缺陷时,会向PCI板上指定位输出信号,报警装置接到信号后报警提醒工作人员。实验表明该系统能够自动、准确的标记出铝管中存在的缺陷,达到了系统的设计目标。     

基于机器视觉的军用液晶显示器颜色Mura的研究

选取一个在高温下存在颜色mura现象的样品,在45℃、50℃、55℃、60℃、65℃等温度条件下,使用CA-2000对mura现象进行色温测量,结合SEMI标准,制定一个mura定量评价标准.试验结果表明,颜色mura越严重,标准semu定值越高.该标准完全可以对颜色mura进行定量评价,避免不同视觉观察效果不一致的情况.     

基于频谱傅里叶变换的平行光管液晶显示屏测透镜焦距研究

为了提高平行光管测透镜焦距的质量,采用频谱傅里叶变换和液晶显示屏方法.首先给出系统结构图以及测量方程;接着根据液晶显示屏上光斑位置变化的距离,鉴别出平行光管是否离焦,通过液晶显示屏最小像元尺寸计算最大检焦分辨率;然后基于频谱傅里叶变换对液晶显示屏定焦;最后给出了误差分析.实验测量显示液晶显示屏比目视法有更高的精度,测量重复性好.