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TFT-LCD液晶显示器表面缺陷检测技术研究

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TFT-LCD液晶显示器表面缺陷检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-8 页
目录第8-10 页
CONTENTS第10-12 页
第一章 序论第12-20 页
  · 课题背景第12-13 页
  · 研究的内容、目的和意义第13-15 页
    · 研究的内容和目的第13-15 页
    · 对 TFT-LCD进行缺陷检测的意义第15 页
  · 国内外研究的状况第15-17 页
    · 电学的方法第15-16 页
    · 光学方法第16-17 页
  · TFT-LCD显示原理介绍第17-20 页
第二章 TFT-LCD 缺陷检测系统介绍第20-23 页
第三章 图像的获取和基于“平滑抽样”的区域划分第23-31 页
  · 图像的获取第23-26 页
  · 区域划分算法设计第26-30 页
  · 本章小节第30-31 页
第四章 图像的分割第31-40 页
  · 图像分割算法简述第31-32 页
  · 图像非周期性的分析第32-34 页
  · 基于“投影谷点”的图像分割第34-39 页
    · 图像的投影第34-36 页
    · 获取图像投影曲线的谷点第36-38 页
    · 区域的分类第38-39 页
  · 本章小结第39-40 页
第五章 区域的特征提取第40-51 页
  · 图像的特征提取简述第40-46 页
    · 图像的几何特征第40-42 页
    · 图像的形状特征第42-44 页
    · 图像的纹理特征第44-46 页
  · 区域的特征分析与特征的选择第46-50 页
    · 区域的特征分析第46-48 页
    · 区域的特征提取第48-50 页
  · 本章小结第50-51 页
第六章 基于BP神经网络的缺陷识别第51-60 页
  · 神经网络的发展与应用第51-52 页
  · BP神经网络的基本原理第52-54 页
  · BP网络的设计第54-56 页
  · 特征向量的归一化第56 页
  · 网络的训练和缺陷识别第56-59 页
  · 本章小结第59-60 页
第七章 实验与分析第60-62 页
结论第62-64 页
参考文献第64-66 页
攻读学位期间发表论文第66-68 页
致谢第68页

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