基于有效背景重构和对比度增强的Mura缺陷检测

摘要

提出一种基于有效背景重构和对比度增强的Mura缺陷检测方法.首先,提出了一种新的基于缺陷区域预剔除的背景重构方法,能够有效地重构背景图像,消除图像亮度不均等干扰.然后,引入了基于Otsu的双γ分段指数变换法对差分图像进行增强处理,能够有效解决背景残余问题且极大增强了Mura区域的对比度和轮廓度.最后,直接运用动态阈值分割方法,可以快速准确地将Mura缺陷分离出来.实验结果表明,与传统的多项式曲面拟合方法以及离散余弦变换法相比,本文方法对各种类型的Mura缺陷检测效果稳定,且检出率和无误报率均达到了97％以上.