(57)【要約】本発明は、（１）オリジナル画像データに基づき、スチューデント化残差に基づく二重二次回帰診断モデルを設定し、二重二次回帰バックグラウンド画像を得るステップと、（２）オリジナル画像データ及び前記二重二次回帰バックグラウンド画像データに基づき、各グループのデータ点のフィッティング値に対する影響量を得るステップと、（３）前記影響量に基づき、オリジナル画像データの特異点及び影響点を排除し、新たな画素点集合を得るステップと、（４）新たな画素点集合に基づき、二重Ｎ次多項式曲面フィッティングモデルを設定し、二重Ｎ次バックグラウンド画像データを得るステップと、（５）前記二重Ｎ次バックグラウンド画像データ及びオリジナル画像データに基づき、残差画像Ｒを得て、残差画像に閾値分割処理を行い、閾値分割画像を得るステップと、（６）閾値分割画像にモフォロジカルプロセスを行い、腐食膨張後の画像を得て、輝度分布が不均一なムラ欠陥を有効的に分割することを実現するステップと、を含むＧＰＵに基づくＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法を公開している。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（１）オリジナル画像データに基づき、スチューデント化残差に基づく二重二次回帰診断モデルを設定し、前記二重二次回帰診断モデルの第一係数を計算し、前記第一係数をフィッティング処理し、二重二次回帰バックグラウンド画像を得るステップと、
2019536069.tif 000017
（６）前記閾値分割画像にモフォロジカルプロセスを行い、腐食膨張後の画像を得るステップと、を含むことを特徴とするＧＰＵに基づくＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法。
【請求項２】
2019536069.tif 000018
【請求項３】
2019536069.tif 000019
【請求項４】
前記フィルタリング方向θは、それぞれ０°、４５°、９０°、１３５°であることを特徴とする請求項３に記載のＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法。
【請求項５】
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【請求項６】
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【請求項７】
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【請求項８】
ステップ（６）において、前記モフォロジカルプロセスは、具体的に、
腐食操作を用いて前記閾値分割画像の小さい連通領域を消去し、腐食操作後の画像を膨張操作し、隣接目標領域を接続し、腐食膨張後の画像を得ることを特徴とする請求項１に記載のＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法。
【請求項９】
ステップ（１）〜（６）はいずれもグラフィックスプロセッシングユニットの並行処理に基づき実現されるものであり、ＧＰＵグラフィックメモリ及びスレッドの割り当て、ＧＰＵグラフィックメモリにあるＣＵＤＡアレイとテクスチャ内部メモリをバインディングし、共有メモリを割り当て、Ｋｅｒｎｅｌカーネルを起動し、ステップ（１）〜（６）のＧＰＵの粗い精度及び細かい精度の協調並行計算を行い、計算結果をＧＰＵからＣＰＵに返信することを含むことを特徴とする請求項１に記載のＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液晶ディスプレイの表示欠陥検出の技術分野に属し、より具体的には、ＧＰＵに基づくＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＴＦＴ−ＬＣＤ（薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ）は、低消費電力、大サイズ化、高精細等の特性のため、現在主流の表示装置となっており、液晶テレビ、携帯電話移動端末等の表示分野に広く用いられ、特に高精細、３Ｄ等ハイエンド表示分野において、ＴＦＴ−ＬＣＤは絶対的な優勢を有する。
ＴＦＴ−ＬＣＤは広く用いられ、消費者の高性能ディスプレイに対する要求は日増しに増加しており、ＴＦＴ−ＬＣＤ製造プロセス及びフローをますます複雑にしており、ＴＦＴ−ＬＣＤ大量生産プロセスにおいて、一定の不良品の発生は不可避である。欠陥形態及びバックグラウンドコントラストの違いに基づき、ＴＦＴ−ＬＣＤの表示欠陥は、主に、点欠陥、線欠陥、ムラ欠陥に分けられる。ムラ欠陥は、コントラストが低く、バックグラウンド輝度が不均一である等の特性に加えて、バックグラウンドテクスチャと複雑なノイズの干渉のため、ムラ欠陥検出と修復は、企業競争力の重要な根拠となっている。
【０００３】
現在、国内外の各大ＴＦＴ−ＬＣＤパネル会社は、ムラ欠陥検出について、主に、経験豊富な検出人員の肉眼に頼って判定しており、コストは高く、不安定で、効率が低い等の特性を有する。マシンビジョン欠陥検出は非接触の検査方式であり、自動性が高く、ロバスト性が良い等の特性により広く用いられている。しかしながら、ＣＣＤカメラ等の装置によって取得した欠陥画像は、ＴＦＴ−ＬＣＤ材料の不均一、視界のずれ、外界の光源の不均一等の原因による画像のバックグラウンド輝度の不均一が、ムラ欠陥自身の不均一に混ざり、自動光学検出方法によって、ムラ欠陥を正確に検出することができず、更に、人による検出方法よりも劣る。
【０００４】
背景技術の主な課題は、自動光学検出の自己適応が悪く、検査が誤ったり漏れたりする確率が高く、例えば、異なるモデルの製品及び一定の違いを有する同じモデルの製品について、その検出の自己適応が悪く、装置のデバッグと操作性は悪い。一方、現在の自動光学検出は、主に、オンライン検出方式を採用し、背景技術では、ＣＰＵ等の開発環境を多く用いているので、検出時間は長く、特に、大きな面、複数枚の画像を同時に検出する場合、背景技術は、プロセス効率に大きく影響する。
【０００５】
中国特許《Ｂ−スプライン曲面フィッティングによるＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥のマシンビジョン検出方法》（特許番号ＣＮ  ２０１３１０４０５８８４．４）は、オリジナル画像データをＢ−スプライン曲面フィッティングしてから、オリジナル画像を用いてバックグラウンド画像を差し引く方法を採用している。この方法では、輝度が不均一で面積が大きい、又はノイズが大きいムラ欠陥の検出効果は理想的ではなく、演算量は大きく、実際の使用要求を満たすことは困難である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
背景技術の欠陥について、本発明の目的は、背景技術の輝度が不均一で面積が大きい、又はノイズが大きいムラ欠陥の検出効果は理想的ではなく、検出精度は低く、演算量が大きい問題を解決するＧＰＵに基づくＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、ＧＰＵに基づくＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法を提供し、下記ステップを含む。
（１）オリジナル画像データに基づき、スチューデント化残差に基づく二重二次回帰診断モデルを設定し、前記二重二次回帰診断モデルの第一係数を計算し、前記第一係数をフィッティング処理し、二重二次回帰バックグラウンド画像を得るステップ。
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【０００８】
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【０００９】
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【００１０】
更に、前記フィルタリング方向θは、それぞれ０°、４５°、９０°、１３５°であり、更に多くの方向は、フィルタリング効果を強化することができるが、計算量が大きく増加し、一般的なテクスチャ分析において、４つの方向のフィルタリングは十分なものである。本発明のＧａｂｏｒフィルタリング後の画像は、テクスチャグリッドが良好に抑えられている。
【００１１】
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【００１２】
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【００１３】
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【００１４】
更に、ステップ（６）において、前記モフォロジカルプロセスは、具体的に、腐食操作を用いて前記閾値分割画像の小さい連通領域を消去し、腐食操作後の画像を膨張操作し、隣接目標領域を接続し、腐食膨張後の画像を得る。
【００１５】
更に、ステップ（１）〜（６）はいずれもグラフィックスプロセッシングユニットの並行処理に基づき実現されるものであり、具体的に、ＧＰＵグラフィックメモリ及びスレッドの割り当て、ＧＰＵグラフィックメモリにあるＣＵＤＡアレイとテクスチャ内部メモリをバインディングし、共有メモリを割り当て、Ｋｅｒｎｅｌカーネルを起動し、ＧＰＵの粗い精度及び細かい精度の協調並行計算を行い、計算結果をＧＰＵからＣＰＵに返信することを含む。
【００１６】
ステップ（１）〜（６）のＧＰＵ並行処理は、粗い精度及び細かい精度のアルゴリズム加速を実現し、細かい精度とは、アルゴリズムの各段階において、それぞれ最小精度によってデータ並行を開発することを指し、粗い精度とは、アルゴリズムの各段階において、スレッドブロックをユニットとしてデータ共有することを指す。ＧＰＵは、二次元のスレッドブロック（Ｂｌｏｃｋ）によって二次元スレッドグリッド（Ｇｒｉｄ）を構成し、各スレッドブロック又は複数のスレッド（Ｔｈｒｅａｄ）からなり、スレッドグリッドのｉつ目のスレッドは、今回の画像の反復データのｉつ目の画素点を計算し、各Ｂｌｃｏｋの間の並行が実行して、相互間で通信できず、データブロック間の独立性及び安定性を保証すると同時に、同一のスレッドブロックのスレッドは、共有メモリによってデータ交換し、格子によってスレッド間の正確な共有データを同時に保証する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の構想の上記技術案によって、背景技術に対して、新たなバックグラウンドリファクタリング方法を用いて、以下の有益な効果を得ることができる。
（１）本発明は、回帰診断方法及び曲面フィッティング方法を有効的に結合し、フィッティングにおいて、特異点及び影響点領域を排除して、特異点及び影響点の干渉により回帰曲線を特異点の方向に移動させることを回避して、バックグラウンドフィッティングの精度を更に高くし、本発明は、輝度が不均一で面積が大きい、又はノイズが大きいムラ欠陥に対しても良好な検出効果を有することができる。
（２）本発明は、低次回帰診断と高次多項式フィッティングを結合して、バックグラウンドを推定し、低次回帰診断は粗いフィッティングに属し、オリジナル画像において特異点を探し易くし、高次多項式フィッティングは細かいフィッティングであり、低次フィッティングに対する修正及び補充である。粗いフィッティング、細かいフィッティングの２種類のフィッティングは有効的に結合され、それぞれ２種類のフィッティングによるフィッティング精度差の欠陥を回避できる。
（３）本発明は、グラフィックスプロセッシングユニットＧＰＵを有効的に用いて並行加速し、方法の処理時間を大きく下げる。また、共有メモリ及びテクスチャメモリを用いてＧＰＵ内部メモリアクセス時間を更に下げ、スレッド間高速低遅延通信を実現し、検出プロセスの効率を大きく向上させる。
（４）本発明は、液晶表示分野の現在の市場の全規格サイズの、各種形態のムラ欠陥検出に適用でき、汎用性が強い。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明が提出する回帰診断及び多項式曲面フィッティングしたＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法のフロー図である。
【図２】図２は、回帰診断及び多項式曲面フィッティングしたＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法の概略図である。ここで、図２（ａ）は、画像前処理Ｇａｂｏｒフィルタリング後の画像であり、図２（ｂ）は、二重二次回帰診断フィッティングのバックグラウンド画像であり、図２（ｃ）は、回帰診断画像の二値化処理及びメジアンフィルタリング後の画像であり、図２（ｄ）は、二重四次多項式フィッティングのバックグラウンド画像であり、図２（ｅ）は、オリジナル画像と二重四次多項式フィッティングのバックグラウンド画像の差し引かれた後の残差画像であり、図２（ｆ）は、残差値画像のＮｉｂｌａｃｋ’ｓアルゴリズム閾値分割後の画像である。
【図３】図３は、ＧＰＵ並行処理のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の目的、技術案及び利点を更に明確にするために、以下に図面と実施形態を結合して、本発明を更に詳細に説明する。理解すべきこととして、ここで述べる具体的な実施形態は、本発明を説明するためだけであって、本発明を限定するためではない。
【００２０】
本発明は、液晶ディスプレイの表示欠陥検出の分野に関し、特に、ＴＦＴ−ＬＣＤのムラ欠陥のマシンビジョン欠陥検出方法に関し、本発明は、検出効率が高く、検出精度率が高い方法を開発した。同時に、ＧＰＵ（グラフィックスプロセッサ）の汎用性の強化と性能向上に伴い、汎用並行処理ユニットの大きなポテンシャルとして、マシンビジョン、グラフィックスプロセッシング等の分野の性能はますます明白である。曲面フィッティング及び回帰診断方法では、多くの並行処理が関与しており、これは、ＧＰＵの並行実現は、可能性を提供する。したがって、本発明は、ＧＰＵの強力な並行計算能力を用いて回帰診断方法及び曲面フィッティング方法の加速を最適化することに注力している。
【００２１】
本発明は、高精度、高速度、高安定のムラ欠陥自動光学検出方法を提供する。該方法は、まず、スチューデント残差に基づく低次回帰診断モデルを１つ設定し、この回帰モデルによってＷｅｌｓｃｈ’ｓ  ｄｉｓｔａｎｃｅに基づき、ＴＦＴ−ＬＣＤ画像中の特異点及び影響点を予測分析し、特異点領域と正常領域を二値化処理及びメジアンフィルタリングを行い、それから、オリジナル画像からメジアンフィルタリング後の特異点領域を排除し、上記特異点領域を排除した画像に高次曲面フィッティングを行い、バックグラウンド画像をフィッティングして、これをオリジナル画像の有効バックグラウンド領域として、推定したバックグラウンド画像とオリジナル画像を差し引いてバックグラウンド輝度が均一な残差画像を得て、輝度分布が不均一な問題を有効的に解決する。これに基づき、Ｎｉｂｌａｃｋ’ｓ閾値分割方法を用いて、各種ムラ欠陥を残差画像から分割できる。
【００２２】
従来のＢ−スプライン、多項式等の曲面フィッティング方法については、毎回、大量のデータに制御点反転及びポジティブフィッティングを行うことを必要とし、フィッティング速度は遅く、本発明の実施形態は、ＧＰＵに基づき加速したバックグラウンドフィッティング方法を提供しており、ＧＰＵの粗い精度及び細かい精度を合理的に用いて共同処理を並行する。また、ＧＰＵの共有メモリは、スレッド間高速低遅延通信を実現でき、テクスチャメモリは、大きなデータのランダムアクセスに対して良好な加速効果を有し、共有メモリ及びテクスチャメモリを用いて、ＧＰＵ内部メモリアクセス時間を更に下げることができ、方法の処理効率を大きく向上させる。
【００２３】
本発明が提供するＧＰＵに基づくＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法は、以下を含む。
（１）画像前処理：オリジナル画像をフィルタリング処理し、主に、モアレとテクスチャグリッドの影響を除去する。フィルタリング方法は、Ｇａｂｏｒフィルタ、フーリエ変換等の方法を含むがこれに限定しない。
（２）二重二次回帰診断モデルを設定し、二次回帰診断モデル係数を計算し、回帰モデル診断係数によって画像バックグラウンドの基本変化傾向を近似反映できる回帰曲面を１つフィッティングする。
（３）特異点及び影響点の計算及び排除。（i）診断測定値を計算し、大きい順から小さい順に全ての診断測定値を並び替え、診断測定値の前γ％の画素を取り、その画素値を１とし、その他の画素の画素値を０とする。（ii）（i）の二値化画像にメジアンフィルタリング処理を行い、フィルタリング後の画素が１である領域は特異点領域である。（iii）残差画像の絶対値を取った後、大きい順から小さい順に並び替え、前γ％の点を取り出して、影響点領域とみなす。（iv）二重二次回帰診断モデルから特異点及び影響点領域を差し引くこと、を含む。
（４）四次多項式モデルを設定し、四次多項式モデル係数を計算し、バックグラウンドモデルを推定する。
（５）四次バックグラウンドモデルとオリジナル画像を差し引いてバックグラウンド輝度が均一な残差画像を得て、残差画像に正規化処理を行う。
（６）Ｎｉｂｌａｃｋ’ｓ閾値分割。閾値分割方法は、Ｎｉｂｌａｃｋ’ｓ閾値方法を含むがこれに限定しない。
【００２４】
本発明の実施形態において、ステップ（１）〜（６）はいずれもグラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）の並行処理に基づく。ＧＰＵ協調並行計算は、主に以下のことを含む。ＧＰＵグラフィックメモリ及びスレッドを割り当て、ＧＰＵグラフィックメモリにあるＣＵＤＡアレイとテクスチャ内部メモリをバインディングし、共有メモリを割り当て、Ｋｅｒｎｅｌカーネルを起動し、ＧＰＵの粗い精度及び細かい精度の協調並行計算を行い、計算結果をＧＰＵからＣＰＵに返信する。
【００２５】
ＧＰＵは、その高速の浮動小数点数並行演算能力によって、速度と帯域幅において、現在主流のＣＰＵプロセッサよりはるかに高く、ベクトル計算は、ＣＰＵより数十倍高い計算効率を得ることができ、コンピュータビジョン画像処理において、大量の並行演算に関与し、ＧＰＵを用いて並行処理を行うことに非常に適している。したがって、本発明は、グラフィックスプロセッシングユニットＧＰＵを用いてアルゴリズムを並行加速することは、アルゴリズムの処理時間を大きく下げ、検出プロセス効率を向上させることができる。
【００２６】
本発明の１つの実施形態として、ステップ（６）は、数学的モフォロジカルプロセス方法を更に含み、主に、閾値分割後の画像のノイズ点又は比較的小さな干渉ブロックを除去し、欠陥部分を完全に示し、過検出現象を引き起こさない。
【００２７】
本発明は、簡単で高効率のＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法を提供しており、検出精度は高く、検出速度は速く、人による欠陥検出が有する不安定、効率が低い等の欠点を克服でき、同時に、従来のＢ−スプライン曲面フィッティング、多項式曲面フィッティング等フィッティング偏差が大きく、方法の速度が遅い等の欠点を克服できる。具体的には、
（１）本発明は、液晶表示分野の現在の市場の全規格サイズの、各種形態のムラ欠陥検出に適用でき、汎用性が強い。
（２）本発明は、回帰診断方法及び曲面フィッティング方法を有効的に結合することによって、フィッティングにおいて、特異点及び影響点領域を排除して、特異点及び影響点の干渉を回避して、回帰曲線を特異点の方向に移動させて、バックグラウンドフィッティングの精度を更に高くし、本発明は、輝度が不均一で面積が大きい、又はノイズが大きいムラ欠陥に対しても良好な検出効果を有することができる。
（３）本発明は、低次回帰診断と高次多項式フィッティングを結合して、バックグラウンドを推定し、低次回帰診断は粗いフィッティングに属し、オリジナル画像において特異点を探し易くし、高次多項式フィッティングは細かいフィッティングであり、低次フィッティングに対する修正及び補充である。粗いフィッティング、細かいフィッティングの２種類のフィッティングは有効的に結合され、それぞれ２種類のフィッティングによるフィッティング精度差の欠陥を回避できる。
（４）本発明は、グラフィックスプロセッシングユニットＧＰＵを有効的に用いて並行加速し、アルゴリズムの処理時間を大きく下げる。また、共有メモリ及びテクスチャメモリを用いてＧＰＵ内部メモリアクセス時間を更に下げ、スレッド間高速低遅延通信を実現し、検出プロセスの効率を大きく向上させる。
【００２８】
本発明の実施形態が提供するＧＰＵに基づくＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法を更に説明するために、図面と併せて以下に詳述する。図１は、本発明の実施形態が提供するＧＰＵに基づくＴＦＴ−ＬＣＤムラ欠陥検出方法のフロー図を示し、該方法は、以下のステップを含む。
【００２９】
ステップＳ１０１：目標画像の大きさに基づき、ＧＰＵ端内部メモリ空間を割り当て、初期化する。オリジナル画像データをＣＰＵからＧＰＵグラフィックメモリにコピーし、ＧＰＵグラフィックメモリのＣＵＤＡアレイとテクスチャ内部メモリをバインディングし、スレッド及び共有メモリを合理的に割り当て、各画素は、１つのスレッドに対応する。Ｋｅｒｎｅｌカーネルを起動し、ＧＰＵの粗い精度及び細かい精度の協調並行計算を行い、ＧＰＵ並行計算は、図３に示す。
【００３０】
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【００３１】
ステップＳ１０３：スチューデント化残差に基づく二重二次回帰診断モデルを１つ設定し、二重二次回帰診断モデル係数を計算し、回帰モデル係数によってバックグラウンドの基本変化傾向を近似反映できる回帰曲面を１つフィッティングし、図２（ｂ）に示す。回帰分析モデルは、複数の変数の間の関係を研究する統計モデルであり、回帰分析モデルによってＴＦＴ−ＬＣＤの可能性のある特異点及び影響点を検出できる。多項式フィッティングは、画像のバックグラウンド情報を近似推定できるが、実際の使用において、多項式フィッティングの精度は、オリジナル画像の特異点及び影響点の干渉を受けて、正常なフィッティング方向からずれやすく、したがって、多項式フィッティングの前に、二重二次回帰診断モデルに基づく特異点及び影響点を排除して、多項式フィッティングの精度を更に高くする必要がある。
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【００３２】
ステップＳ１０４：特異点（Ｏｕｔｌｉｅｒｓ）及び影響点（Ｉｎｆｌｕｅｎｔｉａｌ  ｐｏｉｎｔ）回帰診断。特異点は、設定されたモデルが良好な回帰分析説明を有することができず、全体のデータ点から離れていることを指す。ＴＦＴ−ＬＣＤにおいて、Ｏｕｔｌｉｅｒｓは、画像の輝度が不均一又は色が不均一なムラ欠陥等である可能性があり、Ｏｕｔｌｉｅｒｓの存在は、推定された回帰曲面を特異点の方向に移動させ、設定された回帰モデルに大きな残差を発生させる。影響点は、回帰モデルに大きな変化を発生させる点を指し、通常、分析結果を大きく異ならせる。したがって、実際には、特異点及び影響点の干渉を診断及び排除しなければならない。
【００３３】
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【００３４】
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【００３５】
ステップＳ１０６：二重四次多項式曲面フィッティングモデルを設定し、新たな画素点集合から二重四次多項式モデル係数を計算し、四次多項式モデル係数に基づき、バックグラウンド画像を推定し、図２（ｄ）に示す。多項式フィッティングは、画像全体の輝度変化傾向を近似推定でき、フィッティングの成功または失敗は、多項式の次数の選択に大きく依存し、次数が低すぎると、フィッティングの効果は悪く、明らかなブロック効果が現れ、次数が高すぎると、時間がかかり、次数と共に幾何学的倍数の時間がかかり、、一方では、オーバーフィッティングが発生しやすくなり、各種要因を総合的に考慮して、実際のフィッティング多項式の最高次数は、４又は５を選択することが適している。
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【００３６】
ステップＳ１０７：画像差分法、二重四次多項式モデルが推定したバックグラウンド画像とオリジナル画像Ｚを差し引いて、残差画像Ｒを得る。差し引かれた後の画素値は０より小さい可能性があり、通常、０より大きい位置は、ここでは、１つの明ムラであり、０より小さい位置は、ここでは、１つの暗ムラであると表し、直接丸めると、一部の情報を失うことから、オリジナル残差画像に基づき、１つの正のオフセットτを加え、全ての画素を０より大きな範囲に正規化する。この残差画像によってバックグラウンド輝度が不均一の問題を有効的に解決でき、明暗ムラを更に検出でき、明暗ムラをそれぞれ処理する必要は無い。ステップＳ１０７によって差分画像が得られ、図２（ｅ）に示す。
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【００３７】
ステップＳ１０８：Ｎｉｂｌａｃｋ’ｓ閾値分割。適切な閾値Threshを選択し、反復試験を経て、Threshは、０．６〜３を取ると効果が良好であり、閾値Threshより大きな画素グレースケール値を１とし、閾値Threshより小さい像素グレースケール値を０とする。
【００３８】
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【００３９】
ステップＳ１０９：モフォロジカルプロセス。モフォロジにおいて、腐食してから膨張するものは、開放演算と称し、開放演算は、散乱点とバリを消去でき、即ち、画像を平滑する。膨張してから腐食するものは、閉鎖演算と称し、適切な元素構造を選択することで、閉鎖演算によって２つの隣接目標を連接する。閾値分割後に得られる二値画像は、欠陥境界周囲又は内部に、幾つかの小さい「犬の牙状」及び「穴」を示す点又は線が存在し、したがって、ステップＳ１０８の閾値分割画像にモフォロジカルプロセスを行い、具体的な方法は、腐食操作を用いて画像の小さい連通領域を消去し、腐食操作後の画像を膨張操作し、隣接目標領域を接続し、腐食膨張後の画像は、図２（ｆ）に示し、図２（ｆ）からわかるように、本発明の方法は、輝度分布が不均一なムラ欠陥を有効的に分割できる。
【００４０】
ステップＳ１１０：ＧＰＵ端最終モフォロジカルプロセス後の画像をＣＰＵ内部メモリにコピーし、テクスチャバインディングを解除し、ＧＰＵ及びＣＰＵ内部メモリを適時リリースする。
【００４１】
本発明の方法を用いて、ＣＰＵシリアル実現方法と対比すると、３つの測定画像２０４８×２０４８、３５６０×４２８８、３２４０×５７６０に、それぞれＣＰＵ及びＧＰＵを用いて処理を行い、処理時間を表１に記録する。
【表１】
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【００４２】
図１からわかるように、本発明の方法が必要とする処理時間は、従来のＣＰＵ方法より大きく短縮しており、ＧＰＵの並行実現は、ＣＰＵより５５〜８５倍加速する。更に重要なことは、本発明の方法は、解像度が３５６０×４２８８であり、更に３２４０×５７６０の超高解像度において必要とする処理時間はいずれも１ｓより小さく、オンライン又はオフライン処理であっても、本発明の方法は、いずれもリアルタイム処理の要求を達成することができる。これは、本発明の方法がＧＰＵを用いて加速する有効性とリアルタイム処理の性能を表している。
【００４３】
当業者には、上述は、本発明の好ましい実施例にすぎず、本発明を限定するものではないことを容易に理解し、本発明の精神と原則内で行われた補正、等価置換及び変更等は、いずれも本発明の保護範囲内に含まれる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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