本文介绍了使用计算机视觉检测液晶显示器表面缺陷的方法，包括图像预处理、阈值化、形态学操作和连通组件分析。通过Matlab实现，能有效检测和标记缺陷区域，提高产品质量，减少人工检查工作量。提供的代码示例可作为实际应用的基础，但需根据具体情况进行调整和优化。
基于计算机视觉的液晶显示器表面缺陷检测——附带Matlab源码
液晶显示器在现代生活中扮演着重要的角色，然而，在制造过程中，液晶显示器表面可能会出现各种缺陷，如坏点、划痕、污渍等。为了确保产品质量，检测和识别这些缺陷变得至关重要。本文将介绍基于计算机视觉的液晶显示器表面缺陷检测方法，并提供相应的Matlab源码。
首先，我们需要导入Matlab的图像处理工具箱。这可以通过在Matlab命令窗口中输入"ver"命令来验证是否已安装该工具箱。如果未安装，可以通过在命令窗口中输入"pkg load image"来安装它。
接下来，我们将从图像中提取特征，以便检测液晶显示器表面的缺陷。这里我们将使用图像的灰度值作为特征。我们可以通过将彩色图像转换为灰度图像来实现。下面是一个示例代码片段：
% 读取彩色图像
rgbImage = imread('lcd_image.jpg')
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