检索结果-南通市图书馆

计算机工程与应用 2020年第22期56卷 251-255页

作者：黄广俊邓元龙深圳大学机电与控制工程学院广东深圳518060

偏光片的外观缺陷是影响TFT-LCD面板质量的重要因素之一。为提高偏光片外观缺陷图像识别的准确性,提出一种改进局部二值模式(Local Binary Pattern,lbp)描述符和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的识别方法。缺陷图像通过暗场成... 详细信息

偏光片的外观缺陷是影响TFT-LCD面板质量的重要因素之一。为提高偏光片外观缺陷图像识别的准确性,提出一种改进局部二值模式(Local Binary Pattern,lbp)描述符和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的识别方法。缺陷图像通过暗场成像原理获得,将缺陷图像划分为不同的区,对每一个区域提取lbp特征并组成高维复合特征。将不同分区的像素均值特征与lbp复合特征进行集成,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)消除特征间的相关性和噪声,使用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)进一步投影变换至低维特征,使用支持向量机对上述特征进行分类。结合改进lbp描述符、PCA、LDA和SVM四种算法的优点,在总数250的数据库中进行仿真实验,结果表明,该方法识别准确率达到99.2%,单张图像识别时间为0.92 s,完全满足工业生产线的实际应用要求。

关键词：偏光片缺陷检测 lbp描述符支持向量机(SVM) 主成分分析(PCA) 线性判别分析(LDA)

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