摘要
يُعدّ فحص عيوب سطح شاشة العرض البلوري السائل أمرًا حيويًا لضمان استقرار جودة شاشات TFT-LCD وغيرها من شاشات العرض البلوري السائل. وبفضل كفاءته العالية وتكلفته المنخفضة في كشف العيوب السطحية، أصبحت تقنيات الرؤية الحاسوبية الوسيلة الرئيسية لفحص جودة TFT-LCD. تستعرض هذه المقالة أولًا تطور شاشات الكريستال السائل، وتعدد أنواع عيوب Mura الشائعة، ثم تعرض طرق الكشف عن عيوب Mura القائمة على معالجة الصور التقليدية وتلك القائمة على التعلم العميق، كما تُلخص التطورات في تقنيات معالجة الصور المسبقة مثل ترشيح الصور وتصحيح سطوع الصورة. تركز المقالة على شرح تطبيقات تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم الانتقالي في مجال كشف عيوب Mura على سطح TFT-LCD، وتستشرف مستقبل تطور التقنيات المبنية على الرؤية الحاسوبية في هذا المجال.
关键词
TFT-LCD; عيوب Mura; الرؤية الحاسوبية; معالجة الصور; التعلم العميق
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website