近年来,以LED显示屏为代表的平板显示技术发展迅速,并已经广泛应用于生产和生活的各个领域，如工业生产、医疗单位、道路交通运输乃至军事领域中。显示屏的显示质量受到了越来越多的重视,屏幕发光均匀性是其质量的关键指标。因此，对显示屏的发光均匀性检测被大量需要。

传统的检测方法是人工检测。由于显示屏发光存在对比度低的特点，甚至会出现部分缺陷和mura（不均匀显示缺陷），人工检测存在工作量大、工作效效率低、人易疲劳、测量结果易受人为影响等缺点。此外，在有些特殊场合人工难以完成检测工作。因此，需要设计一套高效的自动化显示屏发光均匀性检测系统，来满足各行各业的需求。如今，随着科学技术的不断发展，采用机器视觉和图像处理技术进行显示屏检测，有着效率高、误差小等一系列优点。

显示屏均匀性检测的难点是mura的检测。当前国内外研巧学者己经提出多种mura检测方法。JHOh等将各小波变换与人眼视觉系统（HVS）相结合对峰值和背景信号进行整形。自适应对比度敏感函数ACSF用于自适应平滑背景信号和增强mura信号，三态阈值分割算法可同时检测出不同亮度的mura缺陷。DM Tsai等基于傅里叶变换进行图像重建，提出了一种非指示性缺陷检测方法。用二维傅里叶频谱容易识别出一维的背景，用逆傅里叶变换可以消除结构特征的频率成分，有效移除背景并保留局部信息。Li、Tsai等提出了一种基于霍夫变换的非稳定性直线检测方法，该方法综合了图像灰度的一维水平、垂直信息，若存在某个偏离拟合直线的奇异点，则判定为可疑mura缺陷，与传统霍夫变换不同的是，该方法在拟合直线出预先给定距离范围，并基于多个点的累积效应进行判定，同时提出了快速有效的参数搜寻策略，节约计算量，计对点、线、块mura都有较好的检测效果。

其次，在大系统、大数据时代下，科技不断进步，计算机计算能力的飞速提升，在处理大数据、大系统事件中处相对优势的并行运算技术迅速得到了全球各行各业尤其高新科技行业的研究兴趣。CUDA（Compute Unified Device Architecture）并行架构在这种环境下孕育而生。

CUDA是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。可采用的是工业标准C语言来编程，更为方便快速开发人员去解决运用、调试的问题，运行应用程序的单位成本、单位消耗要低很多。综合其以上特点，CUDA并行运算平台逐渐成为了更为大众化的并行运算平台，得到更多人使用，并在各个领域得到成功的应用。

就国内而言，中国计算机用户协会、新疆石油学会2008年度信息技术交流会上，林茂、董玉敏、邹杰三人在会上作名为“GPGPU编程技术初探”的报告，开启了中国学术界CUDA技术研究的元年。据统计，2008年国内学术论文关于CUDA技术的仅为个位数，2009年则达到了超过50篇的数目，自此之后CUDA技术在国内的研究达到了小高潮，从遥感图像处理到地理气象分析系统，从视频解码编码加速到数字信号处理领域，从医疗科学到社会学数据处理，CUDA在国内各个领域都有不同程度的应用，或者说已经渗透到超出CPU强大实力的各个领域。

在国际上，技术发达国家因计算机及CPU、GPU技术暂时领先国内，对CUDA的研究、应用则比国内相对较早，在2008年时，国外关于CUDA研究、技术应用的论文就已经达到国内2009年同期水平，各领域内方便有效的专业应用软件不断出现，专业级的大规模数据计算得到了很大的速率提升。

本文将以显示屏作为研究对象，结合图像处理技术以及CUDA并行架构，对采集到的显示屏发光图 像进行分析和评价。

2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容

本课题主要研究基于CUDA的显示屏发光均匀性检测算法，借助OpenCV库