من أجل تحقيق الكشف الآلي الفعال والدقيق عن أحرف شاشة الكريستال السائل، وبالنظر إلى الأعطال مثل انقطاع الخطوط وعيوب السطوع في عرض أحرف شاشة الكريستال السائل، تم اقتراح خوارزمية كشف عيوب أحرف شاشة الكريستال السائل المعتمدة على دمج مصفوفات متعددة الميزات. أولاً، يتم استخراج منطقة الاهتمام (ROI) من الصورة الأصلية لشاشة الكريستال السائل، ويستخدم مصفوفة Hu الثابتة لوصف الخصائص الهيكلية للأحرف، كما يتم استخدام مصفوفة Zernike لتعويض معلومات المصفوفات الأعلى مرتبة التي لا تستطيع مصفوفة Hu وصفها؛ بعد ذلك، تُستخدم مصفوفة اللون لوصف خصائص لون الأحرف، ويتم استخدام مصفوفة التدرج الرمادي لتعويض المعلومات التي لا تستطيع مصفوفة اللون وصفها، ويتم توظيف تقنية PCA ثنائية الأبعاد (2DPCA) لدمج هذه المصفوفات، ويُقاس التشابه بين مصفوفة الميزة المدمجة للصورة المعيارية والصورة التي يتم فحصها عبر المسافة الإقليدية، ويتم تعيين عتبة للتشابه لتحقيق هدف الكشف عن العيوب. أظهرت نتائج التقييم الموضوعية والذاتية للتجربة: ذاتياً، تتمتع الخوارزمية باستقرار معين وقابلية عملية؛ وموضوعياً، بالمقارنة مع الخوارزميات المماثلة، تتميز الخوارزمية بمعدل خطأ منخفض يبلغ 1٪، ومعدل تخطي 0٪، وكفاءة عالية تبلغ 0.6 ثانية، مما يلبي الاحتياجات الفعلية للكشف بشكل أساسي.

مصفوفة Hu;مصفوفة Zernike;مصفوفة اللون;مصفوفة التدرج الرمادي;2DPCA