表面缺陷檢測GPU并行圖像處理技術.pdf

1、本文主要應用自動光學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，應用了GPU/CUDA對相關算法做并行加速優(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之間的關系，根據該關系利用一維傅立葉變換在頻域中將

2、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圖像后，應用全尺寸Haar小波變換消除了光照不均勻的影響，利用閾值統(tǒng)計法進行閾值分割，將液晶面板表面缺陷分割出來，并對缺陷進行連通域提取和最小外接矩形標記，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，應用NVIDIA的GP