1. 研究目的与意义（文献综述）

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。

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

完成以下内容：

（1）各像素定位

显示屏图像会由高分辨率相机进行采集。显示屏中实际发光点是离散的，并且每个发光点在采集到的图像中可能由多个像素点组成。因此，会对发光点的成像区域特点进行研究，设计多种方案进行区别和比较，实现发光点像素的定位，最终采用能满足基本要求和运算速度较快的方案。

3. 研究计划与安排

第1~2周： 翻译外文资料，初步确定方案；
第3周： 确定最终方案，进行可行性分析，完成开题报告；
第4~6周： 做中期报告，完成系统整体设计；
第7~9周： 软件设计及程序代码的编制；
第10~12周：综合调试，根据结果完善系统；
第13~14周：撰写论文；
第15~16周：论文装订、评阅，论文答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] gary bradski, adrian kaebler. 学习 opencv[m]. 于仕琪,刘瑞祯. 北京：清华大学出版社, 2009：134-142.

[2] 孙鑫, 深入详解 vc [m]. 北京：电子工业出版社,2012.

[3] 毛星云，冷雪飞.opencv3 编程入门[m]. 2015,北京：电子工业出版社.