利用机器视觉的检测液晶屏幕坏点分析被引量：1

Analysis of machine vision detection using pixel LCD screen

下载PDF

导出

摘要本文针对液晶屏幕像素坏点检测当中出现的问题,根据机器视觉原理,利用HALCON以及VS2010作为开发平台,设计了液晶屏幕像素坏点自动检测系统。 This paper present the LCD screen pixel errors detection problem, based on the machine vision principle, using HALCON and VS2010 as the development platform, design the automatic detection system of liquid crystal screen pixel errors in this system.

作者蔡湘云

机构地区广东工业大学机电学院惠州城市职业学院

出处《电子测试》 2017年第5期47-48,共2页 Electronic Test

关键词机器视觉液晶屏幕像素坏点检测 machine vision LCD screen error detection

分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP391.41 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]

引文网络
相关文献

参考文献2

1宓为建,张志伟,宓超.基于机器视觉的集装箱锁孔识别算法研究[J].中国工程机械学报,2016,14(5). 被引量：9
2王侨,陈兵旗,朱德利,梁习卉子,代贺,陈洪密.基于机器视觉的定向播种用玉米种粒精选装置研究[J].农业机械学报,2017,48(2):27-37. 被引量：24

二级参考文献10

1闸建文,陈永艳.基于外部特征的玉米品种计算机识别系统[J].农业机械学报,2004,35(6):115-118. 被引量：31
2张俊雄,荀一,李伟.基于形态特征的玉米种子表面裂纹检测方法[J].光学精密工程,2007,15(6):951-956. 被引量：37
3郝建平,杨锦忠,杜天庆,崔福柱,桑素平.基于图像处理的玉米品种的种子形态分析及其分类研究[J].中国农业科学,2008,41(4):994-1002. 被引量：54
4杨锦忠,郝建平,杜天庆,崔福柱,桑素平.基于种子图像处理的大数目玉米品种形态识别[J].作物学报,2008,34(6):1069-1073. 被引量：54
5王玉亮,刘贤喜,苏庆堂,王朝娜.多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别[J].农业工程学报,2010,26(6):199-204. 被引量：58
6宋鹏,张俊雄,荀一,陈晓,李伟.玉米种子自动精选系统开发[J].农业工程学报,2010,26(9):124-127. 被引量：17
7付威,李树峰,孙嘉忆,杨红英,坎杂.强制夹持式玉米精量排种器的设计[J].农业工程学报,2011,27(12):38-42. 被引量：24
8孙群,王庆,薛卫青,马晗煦,孙宝启,谢宗铭.无损检测技术在种子质量检验上的应用研究进展[J].中国农业大学学报,2012,17(3):1-6. 被引量：31
9郑小东,王杰.机器视觉在玉米籽粒品质检测中的应用研究[J].中国粮油学报,2013,28(4):124-128. 被引量：12
10刘长青,陈兵旗,张新会,王侨,杨曦.玉米定向精播种粒形态与品质动态检测方法[J].农业机械学报,2015,46(9):47-54. 被引量：19

共引文献31

1熊师,李佳,周利明,陈远辉,白圣贺,方宪法.辊轴式对虾剥壳机控制系统设计与试验[J].农业机械学报,2021,52(S01):457-465. 被引量：2
2吴佑寿.发展中的平流层通信系统[J].工科物理,2000,10(4):1-8. 被引量：3
3宋鹏,张晗,王成,罗斌,路文超,侯佩臣.玉米高通量自动考种装置设计与试验[J].农业工程学报,2017,33(16):41-47. 被引量：9
4宋鹏,张晗,王成,罗斌,赵勇,潘大宇.玉米籽粒考种信息获取装置设计与试验[J].农业机械学报,2017,48(12):19-25. 被引量：8
5李道亮,杨昊.农业物联网技术研究进展与发展趋势分析[J].农业机械学报,2018,49(1):1-20. 被引量：208
6陈兵旗,吴召恒,李红业,王进.机器视觉技术的农业应用研究进展[J].科技导报,2018,36(11):54-65. 被引量：31
7陈晓明.基于机器视觉的玉米种粒分选技术研究进展[J].装备制造技术,2018(7):109-112.
8耿立明,杨威,王迪.HALCON图像处理在机器视觉中的应用[J].电子测试,2019,30(1):125-126. 被引量：13
9崔欣,张鹏,赵静,徐文腾,马伟童,金城谦.基于机器视觉的玉米种粒破损识别方法研究[J].农机化研究,2019,41(2):28-33. 被引量：8
10郭亚静.基于图像处理与计算机辅助的物理机械播种装置研究[J].农机化研究,2019,41(10):219-223. 被引量：2

同被引文献11

1张五一,赵强松,王东云.机器视觉的现状及发展趋势[J].中原工学院学报,2008,19(1):9-12. 被引量：83
2鲍官军,荀一,戚利勇,杨庆华,高峰.机器视觉在黄瓜采摘机器人中的应用研究[J].浙江工业大学学报,2010(1):114-118. 被引量：27
3李树杰.中国机器视觉的发展趋势[J].赤峰学院学报（自然科学版）,2010,26(1):161-162. 被引量：15
4宋国庆,吴育民,冯云鹏,刘景伟.机器视觉在光学加工检测中的应用[J].影像科学与光化学,2016,34(1):30-35. 被引量：19
5王保军.基于机器视觉的零件尺寸测量系统设计[J].电子技术与软件工程,2017(4):87-88. 被引量：3
6王诗宇,林浒,孙一兰,王品.基于机器视觉的机器人分拣系统的设计与实现[J].组合机床与自动化加工技术,2017(3):125-129. 被引量：66
7杨萍,杨磊.基于机器视觉的车道线检测系统的研究[J].新乡学院学报,2017,34(6):68-71. 被引量：3
8赵欣,王战胜,王永胜.机器视觉技术及其农业应用[J].教育教学论坛,2017(33):273-274. 被引量：3
9高通,范道尔吉,贾成果,刘晨燕.基于机器视觉与RFID智能引导停车场[J].计算机系统应用,2017,26(7):71-77. 被引量：9
10刘亚丽,李怡.机器视觉技术在农业工程中的应用[J].电脑知识与技术（过刊）,2017,23(8X):149-150. 被引量：5

引证文献1

1李小妹,罗印升,宋伟.基于三维图像的电池极片定位检测系统[J].物联网技术,2019,9(4):31-32.

1刘旭阳.刍议液晶显示器的坏点检测方法[J].通讯世界（下半月）,2016(9):237-237.
2张燕.正确认识笔记本电脑液晶屏幕坏点[J].家电检修技术（电脑．办公室设备．手机版）,2005(10):8-9. 被引量：1
3如何发现液晶屏幕坏点[J].今日电子,2009(1):64-64.
4韩欣欣.LCD坏点简易检测二法[J].电子制作,2004,12(5):33-33.
5王焱,杨晓伟,牟昊楠.基于剩余能量级别的WSN坏点检测算法[J].微电子学与计算机,2015,32(5):55-58.
6李洋,王滈.刍议液晶显示器的坏点检测方法[J].电子技术与软件工程,2015(24):115-115.
7钱锋,贾建军,张亮,王建宇.星地激光通信ATP系统探测相机的坏点校正[J].中国激光,2014,41(5):133-139. 被引量：9
8李少伟,郑四海,王胜正.基于CPLD的船舶驾驶台模拟器设计研究[J].电子测量技术,2017,40(4):82-87.
9王福忠,尹凯凯.一种基于中值滤波的局部阈值分割算法[J].电子测量技术,2017,40(4):162-166. 被引量：19

电子测试

2017年第5期

浏览历史

内容加载中请稍等...

利用机器视觉的检测液晶屏幕坏点分析被引量：1

参考文献2

二级参考文献10

共引文献31

同被引文献11

引证文献1

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

利用机器视觉的检测液晶屏幕坏点分析 被引量：1

参考文献2

二级参考文献10

共引文献31

同被引文献11

引证文献1

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

利用机器视觉的检测液晶屏幕坏点分析被引量：1