lebronjames_23
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电视测试图卡显示缺陷检测

楼主#
更多 发布于:2021-10-14 10:38
前言:感谢正在阅读的你能够在百忙中针对本项目提出您的个人见解,也欢迎您多多讲出自己的解决思路和解决代码。
检测叙述:如图所示,编号1和2为显示正常的测试图卡图像,针对异常的图像,会出现一些较为明显的大缺陷,例如彩条显示错误、灰阶显示错误、部分黑屏、花条等现象的产生。
检测需求:希望通过使用一种算法能够检出以上类型的缺陷,并标明缺陷位置。(如果可以对缺陷进行分类则更佳)
个人想法:第一步,创建显示正常图像的灰度模板,保存模板数据
                  第二步,读取测试图像--屏幕定位--提取屏幕--图像差分
以上是我个人的初步想法,但是对于采集过程中可能出现的电视位置前后左右偏移,光照变化等环境变化算法适用性不佳,还望各位集思广益。
由于无法插入图片,完整项目原图请参考:链接: https://pan.baidu.com/s/123snE4FdxZB-eDFVVF17Pw 提取码: yeuk

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lebronjames_23
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沙发#
发布于:2021-10-14 10:39
帖子中的图像由于上传受限,均为截图,项目原图资源:链接: https://pan.baidu.com/s/123snE4FdxZB-eDFVVF17Pw 提取码: yeuk
lebronjames_23
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板凳#
发布于:2021-10-14 11:21
检测叙述中的图1和2为云盘中的图像,帖子中图像从左到右从上到下的特征依次为:1.正常显示,2.第三彩条显示异常,3.第七彩条显示异常,4&5&6.灰阶显示异常,7.右黑屏,8.左黑屏,9&10.花条,11.全屏异常,12.中间黑条
a184668422
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地板#
发布于:2021-10-14 13:10
对每条彩色条纹和黑白条纹进行分析了,都有固定区域。正常就OK,不正常就NG
滑天下之大稽
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4楼#
发布于:2021-10-14 13:46
方案一:
1.定位屏幕区域
2.彩色区域细分为多个区域用颜色识别进行缺陷检测
3.灰阶显示部分用灰度映射
方案二:
如果数据足够的话 用分类器
lebronjames_23
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5楼#
发布于:2021-10-15 10:40
a184668422:对每条彩色条纹和黑白条纹进行分析了,都有固定区域。正常就OK,不正常就NG回到原帖
你好,由于每台电视的姿态略有差别(每台摆放位置前后左右都有一定的偏差),我之前也有考虑过固定区域的检测,但是对于位置偏差较大的图像识别效果不佳。
lebronjames_23
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6楼#
发布于:2021-10-15 10:42
滑天下之大稽:方案一:
1.定位屏幕区域
2.彩色区域细分为多个区域用颜色识别进行缺陷检测
3.灰阶显示部分用灰度映射
方案二:
如果数据足够的话 用分类器
回到原帖
你好,以上两种方案之前我都有所尝试,但是在不同尺寸上应用效果不佳。我目前的想法是能够通过一种模板匹配算法,找出二者不一致的区域,而不是去做具体的分析,但不知算法可行性如何。
lebronjames_23
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7楼#
发布于:2021-10-15 10:43
目前有一种想法,是想通过屏幕整体模板匹配的方式,计算出测试图像与标准图像之间的显著性差异,但不知算法可行性如何。
技术小牛牛
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8楼#
发布于:2021-10-16 14:39

图片:1.png

每个颜色单独裁剪出来用颜色滤镜相减然后bolb就出来了、灰阶就是亮度值对比,你这种缺陷比较好弄
xiaoding
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9楼#
发布于:2021-10-18 18:40
上网八日铁脸挡。。。。。。。
lebronjames_23
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10楼#
发布于:2021-10-18 20:38
顶起来呀,还希望大家多多帮忙分析,提供解决思路
xiaoding0422
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11楼#
发布于:2021-10-19 00:07
四下无人不足夸。。。。。
yjq751450046
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12楼#
发布于:2021-10-20 08:54
上深度学习可以试试,
xky1101
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13楼#
发布于:2021-10-21 09:44
感觉这个得分割成多个区域来单独写算法
xiaoding0422
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14楼#
发布于:2021-10-21 09:45
一身疲惫回到家。。。。。
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