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本發明公開了一種基于缺陷區域預判和水平集的 TFT-LCD-Mura 缺陷檢測方法。該方法提出了一種缺陷區域預判法先找到缺陷區域， 然后將缺陷區域的像素剔除，用余下的像素擬合得到背景圖像;用原 圖像減去背景圖像來消除背景不均勻性對缺陷分割的影響，求差后得 到殘差圖像，然后用一種基于閾值的水平集方法對殘差圖像進行分割 來檢測得到缺陷。該方法可以獲得精度較高的背景圖像，對于光照影 響有較好的魯棒性，能夠獲得準確的分割結果以及較低的誤檢率。

1、主要功能和應用領域： 本設備由多通道圖像采集模塊、復雜光學模塊、復雜照明模塊、精密機械運動模塊、分布式大數據分析處理模塊等多個模塊組成。能夠實現對第4.5代以上的液晶顯示器件ITO、銀漿線路的快速檢測并輸出報表。利用高分辨率線陣相機陣列和光源對PET基材的觸摸屏進行成像，并利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，拍攝到的觸摸屏圖像進行研究，通過對各種線路和特征進行特征匹配與邊緣分析，分別檢測上述線路缺陷并自動報告，從而達到在線自動檢測觸摸屏線路缺陷的目的，作為生產線上品質保證的重要方法。 2、特色及先進性： 1）針對ITO材料的高透光率：采用特殊設計的高功率光源和精密光學成像系統，確保能夠采集到圖像清晰、缺陷顯著、ITO線路對比度高的圖片，為算法處理達到不漏檢和低誤檢打下良好基礎。 2）針對ITO線路不規則：由于ITO線路的形式多樣且比較復雜，需要采用樣品和模板配準、像素值直接對比、線路邊緣對比、周期性判斷及DRC方法等算法方案同時進行處理。 3）針對軟材質基板（PET）：由于基板為軟材質，并且基板為600*600 mm的大規格尺寸，采用高精度的光學平臺和自動快速對焦系統，保證大尺寸范圍內圖像采集的清晰度。 4）針對缺陷類型繁多：采取提取局部特征并結合周期性和對比性完成缺陷檢測，針對不同類型的缺陷進行建標以達到較高的檢測效率，通過框選候選(潛在)缺陷位置，采用神經網絡算法進行自主機器學習，不斷匹配各種可能存在的缺陷類型，并結合不同的算法模塊進行檢測，寬進嚴出保證檢測效果。 3、技術指標： ？ 檢測對象： PET和電子玻璃為基板的ITO。 ？ 檢測項目：線路過寬、過窄、多線、線斷、線裂、連線、毛刺、爆點；膜刮痕、導電薄膜異物、氣泡、針孔、凸出、凹陷。 ？ 臺面要求：臺面能滿足檢測600mm×600mm以下尺寸產品。 ？ 檢測精度：能檢測最小線寬間距為20um。 ？ 最大檢測面積：檢測精度為20um時，最大檢測面積是600mm*600mm。 ？ 檢測效率：單張、單次檢測時間小于等于30秒。 ？ 檢測效果：錯報率控制在1%以下,檢出率99%以上。 ？ 設備穩定性：設備至少可5*24小時連續無故障工作。 4、關鍵問題和實施效果 該設備可廣泛應用于觸摸屏行業、LCD行業、太陽能行業和LED行業等領域，可滿足觸摸屏行業需求。以電子玻璃、PET為基板的ITO線路對于最終產品性能的影響是非常顯著的，如線路發生缺陷，則會直接造成產品功能缺陷，而越靠近出貨端檢出缺陷，對于廠家來說修復的成本越高，同時廢品的損失越高。該設備可以在最早的工藝流程上對線路進行檢測，從而整體提高生產廠家的制程控制能力。 該設備采用復雜高分辨率多通道線陣相機陣列進行光學成像，同時配合精密運動平臺實現2.5微米分辨率的圖像采集，其三維組裝圖如下圖所示。

本設備由多通道圖像采集模塊、復雜光學模塊、復雜照明模塊、精密機械運動模塊、分布式大數據分析處理模塊等多個模塊組成。能夠實現對第4.5代以上的液晶顯示器件ITO、銀漿線路的快速檢測并輸出報表。利用高分辨率線陣相機陣列和光源對PET基材的觸摸屏進行成像，并利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，拍攝到的觸摸屏圖像進行研究，通過對各種線路和特征進行特征匹配與邊緣分析，分別檢測上述線路缺陷并自動報告，從而達到在線自動檢測觸摸屏線路缺陷的目的，作為生產線上品質保證的重要方法。

電磁超聲導波檢測設備可實現對鋼板和鋼管缺陷的快速掃描，既滿足電磁超聲導波實驗室需求又可滿足工程應用，特別是針對高校用戶提供開放式數據接口和檢測數據源文件，可方便高校教師和學生科研使用。 

（1）自主研制了適用于高速、高溫、惡劣環境下的鑄坯、異形坯、型鋼、棒材、中厚板、帶鋼等多個系列金屬板帶表面缺陷在線檢測系統，主要指標達到或超過了國外同類產品；（2）提出多光路照明成像技術，提高高精密板帶產品低對比度和微小缺陷的檢出率，提高缺陷的檢測精度與檢出率；（3）開發出了表面質量在線檢測軟件、表面缺陷樣本庫管理軟件、缺陷識別算法軟件等個軟件模塊，建立了智能在線檢測平臺。本項目系統達到的技術指標是：檢測速度 22 米/秒（可按用戶要求提高）；檢測精度為 0.2mm（可按用戶要求提高）；對生產線上常見缺陷的檢出率≥95%，常見缺陷的識別率≥90%。

成果簡介： 1、主要功能和應用領域： 本設備由多通道圖像采集模塊、復雜光學模塊、復雜照明模塊、精密機械運動模塊、分布式大數據分析處理模塊等多個模塊組成。能夠實現對第4.5代以上的液晶顯示器件ITO、銀漿線路的快速檢測并輸出報表。利用高分辨率線陣相機陣列和光源對PET基材的觸摸屏進行成像，并利用計算機圖像處理、模式識別及人工智能的理論與技術，拍攝到的觸摸屏圖像進行研究，通過對各種線路和特征進行特征匹配與邊緣分析，分別檢測上述線路缺陷并自動報告，從而達到在線自動檢測觸摸屏線路缺陷的目的，作為生產線上品質保證的重要方法。 2、特色及先進性： ● 針對ITO材料的高透光率：采用特殊設計的高功率光源和精密光學成像系統，確保能夠采集到圖像清晰、缺陷顯著、ITO線路對比度高的圖片，為算法處理達到不漏檢和低誤檢打下良好基礎。 ● 針對ITO線路不規則：由于ITO線路的形式多樣且比較復雜，需要采用樣品和模板配準、像素值直接對比、線路邊緣對比、周期性判斷及DRC方法等算法方案同時進行處理。 ● 針對軟材質基板（PET）：由于基板為軟材質，并且基板為600*600 mm的大規格尺寸，采用高精度的光學平臺和自動快速對焦系統，保證大尺寸范圍內圖像采集的清晰度。 ● 針對缺陷類型繁多：采取提取局部特征并結合周期性和對比性完成缺陷檢測，針對不同類型的缺陷進行建標以達到較高的檢測效率，通過框選候選(潛在)缺陷位置，采用神經網絡算法進行自主機器學習，不斷匹配各種可能存在的缺陷類型，并結合不同的算法模塊進行檢測，寬進嚴出保證檢測效果。 3、技術指標： ● 檢測對象： PET和電子玻璃為基板的ITO。 ● 檢測項目：線路過寬、過窄、多線、線斷、線裂、連線、毛刺、爆點；膜刮痕、導電薄膜異物、氣泡、針孔、凸出、凹陷。 ● 臺面要求：臺面能滿足檢測600mm×600mm以下尺寸產品。 ● 檢測精度：能檢測最小線寬間距為20um。 ● 最大檢測面積：檢測精度為20um時，最大檢測面積是600mm*600mm。 ● 檢測效率：單張、單次檢測時間小于等于30秒。 ● 檢測效果：錯報率控制在1%以下,檢出率99%以上。 ● 設備穩定性：設備至少可5*24小時連續無故障工作。 4、關鍵問題和實施效果 該設備可廣泛應用于觸摸屏行業、LCD行業、太陽能行業和LED行業等領域，可滿足觸摸屏行業需求。以電子玻璃、PET為基板的ITO線路對于最終產品性能的影響是非常顯著的，如線路發生缺陷，則會直接造成產品功能缺陷，而越靠近出貨端檢出缺陷，對于廠家來說修復的成本越高，同時廢品的損失越高。該設備可以在最早的工藝流程上對線路進行檢測，從而整體提高生產廠家的制程控制能力。 該設備采用復雜高分辨率多通道線陣相機陣列進行光學成像，同時配合精密運動平臺實現2.5微米分辨率的圖像采集，其三維組裝圖如下圖所示。

本實用新型公布了一種管道缺陷掃查裝置，該掃查裝置包括四套軟軸驅動單元、掃查軌跡調節結構、永磁吸附機構和可調式探頭機構。每套軟軸驅動單元由電機、軟軸、軟軸套、車輪組和聯軸器組成。掃查軌跡調節機構由四套車輪組和連接板組成。永磁吸附機構由兩個極性相反永久磁鐵組和銜鐵組成，磁鐵的磁化方向與管道軸線方向垂直。可調式探頭機構為二級調節機構，使用的是平探頭。該裝置采用周向磁化方法，可檢測管道的縱向缺陷；可調式平探頭可適應多種規格管道的掃查；且該裝置掃查軌跡可調，傳動方式新穎，結構緊湊，體積小，重量輕，可廣泛應用于

本發明公開了一種基于阻抗比同桿并架輸電線路橫聯差動保護 的故障檢測方法，包括當輸電線路發生故障時，選出發生故障的故障 相別；根據選相結果對故障相進行電氣量的數據測量，當故障相發生故障，測量的數據包括所有故障相的母線電壓和所有故障相的第一回 線路和第二回線路的電流；根據測量的數據獲得故障相別中每根導線 的測量阻抗；根據測量阻抗獲取各故障相測量阻抗的阻抗比橫差值； 當阻抗比橫差值大于阻抗比橫差判據整定值時判出發生同桿并架線路 內部故障；當第一回線的測量阻抗值大于第二回線的測量阻抗值時， 判

本發明公布了一種管道缺陷掃查裝置，該掃查裝置包括四套軟 軸驅動單元、掃查軌跡調節結構、永磁吸附機構和可調式探頭機構。 每套軟軸驅動單元由電機、軟軸、軟軸套、車輪組和聯軸器組成。掃 查軌跡調節機構由四套車輪組和連接板組成。永磁吸附機構由兩個極 性相反永久磁鐵組和銜鐵組成，磁鐵的磁化方向與管道軸線方向垂直。 可調式探頭機構為二級調節機構，使用的是平探頭。該裝置采用周向 磁化方法，可檢測管道的縱向缺陷;可調式平探頭可適應多種規格管 道的掃查;且該裝置掃查軌跡可調，傳動方式新穎，結構緊湊，體積 小，重量輕，

工業缺陷檢測平臺以工業智能制造中的表面缺陷檢測為場景，融合人工智能、FPGA、機械臂控制等技術，實現檢測傳送帶上的鋁片缺陷情況，配合機械臂將有缺陷的鋁板取出，從而模擬FPGA及人工智能在工業制造過程中的應用。This industrial defect detection platform, which takes the surface defect detection in industrial intelligent manufacturing as the scene, integrates Artificial Intelligence, FPGA, mechanical-arm control and other technologies to detect the defects of aluminum sheets on the conveyor belt and then takes out the defective aluminum sheets with mechanical arm, so as to simulate the application of FPGA and Artificial Intelligence in the industrial manufacturing process.