一个显示器怎么分两个屏_三星第二代曲面带鱼屏显示器来了 说实话我想要一个!...

三星推出了新一代49英寸CRG9曲面显示器,具备5120×1440分辨率,1000尼特亮度,支持AMD FreeSync2技术。相比前代C49HG90,新款显示器在分辨率和亮度上有显著提升,虽然刷新率从144Hz降至120Hz,但整体性能更加强劲。显示器还配备了2个DP接口、1个HDMI接口及USB3.0Hub。目前价格和上市日期尚未公布。

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根据外媒的报道,三星宣布了第二代49英寸曲面显示器CRG9,49英寸5K@120Hz,1000尼特QLED支持AMD的FreeSync 2技术。新款CRG9显示器具有比2017年中期推出的第一代C49HG90 LCD拥有更高的分辨率和亮度。

C49HG90

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据了解,三星是第一家在2017年中期推出支持AMD FreeSync 2系列显示器的显示器制造商,49英寸的曲面带鱼屏C49HG90 LCD是当年的旗舰产品。

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当时这台显示器是一个令人印象深刻的产品,拥有3840×1080分辨率和600尼特亮度。从那时起,许多显示器供应商都推出了他们的FreeSync 2支持产品。

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全新的三星CRG9超宽显示屏具有所谓的“双QHD”分辨率(5120×1440),1000尼特峰值亮度,178º/178º垂直/水平视角,4 ms响应时间和120 Hz刷新率。

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为了实现旗舰游戏显示器的5K分辨率和1000尼特的亮度,三星不得不将刷新率从144Hz降低到120Hz。

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与上一代49版本相同,新的CRG9显示器采用增强的量子点LED背光,支持DCI-P3色域和AMD的FreeSync 2 HDR,显示器完全支持HDR10,它具有1000尼特峰值亮度的面板,可能会带有VESA的DisplayHDR 1000认证。

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新款显示器搭载了2个DP接口,一个HDMI接口,一个USB 3.0 Hub还有一个耳机接口。

不过目前这款显示器的售价和发售时间暂未公布,更多信息我们将继续关注。

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<think>我们正在设计一个基于机器视觉的手机显示缺陷检测方案。根据引用内容,手机显示缺陷检测对手机制造至关重要,传统方法效率低下,而基于深度学习和机器视觉的方法能提供高效、可靠的解决方案。参考引用[1][2][3][4],我们可以整合以下思路: 1. 引用[1]提到基于YOLO的深度学习算法用于手机外观缺陷检测。 2. 引用[2]和[4]别使用LMI Gocator传感器(5512和5504)结合HALCON进行3D检测,用于曲面和折叠的凹凸点、异物、折痕等缺陷检测。 3. 引用[3]则关注液晶显示器表面缺陷(暗角、亮点、坏点)的检测。 因此,我们的方案需要结合2D和3D视觉技术,并考虑使用深度学习和传统图像处理算法。 ### 方案设计步骤 #### 1. **需求析** - 检测对象:手机显示(包括直曲面、折叠)。 - 缺陷类型:划痕、凹凸点、异物、折痕、胶体缺陷、暗角、亮点、坏点等。 - 检测要求:高精度(微米级)、高效率(满足生产线节拍)、高稳定性。 #### 2. **系统组成** - **硬件部**: - 图像采集:根据检测需求选择2D相机(用于表面纹理、颜色缺陷)和3D线扫相机(用于深度信息相关的缺陷,如凹凸、折痕)。推荐使用LMI Gocator系列(如5504或5512)进行3D扫描,同时配合高辨率2D相机(如Basler或FLIR)。 - 光源系统:根据显示特性选择合适的光源(如环形光源、同轴光源、穹顶光源)以确保均匀照明并突出缺陷。 - 运动控制:采用精密运动平台(如伺服电机+直线模组)实现手机显示的精准移动,确保扫描覆盖整个屏幕。 - 计算机系统:高性能GPU工作站(用于深度学习推理)和多核CPU(用于传统图像处理)。 - **软件部**: - 开发环境:HALCON(强大的图像处理库)用于传统算法,PyTorch/TensorFlow用于深度学习模型。 - 编程语言:C#/C++用于系统集成,Python用于算法开发。 - 算法模块:包括图像预处理、特征提取、缺陷检测与类。 #### 3. **算法设计** - **2D缺陷检测(如亮点、暗点、坏点、划痕)**: - 传统方法:使用HALCON进行图像滤波、阈值割、形态学操作和Blob析。 - 例如,通过多尺度滤波增强缺陷,然后使用动态阈值割提取候选缺陷区域。 - 深度学习方法:采用YOLO或U-Net进行端到端的缺陷检测和割。 - 训练数据:收集大量带标注的手机显示图像(标注缺陷位置和类别)。 - **3D缺陷检测(如凹凸点、折痕、异物)**: - 使用Gocator获取3D点云数据,通过HALCON进行3D处理(点云滤波、曲面拟合、高度差计算)。 - 例如,通过计算每个点与拟合曲面的高度差,设定阈值判断凹凸点。 - **多模态融合**:结合2D和3D检测结果,提高检测准确率。例如,先用3D检测凹凸点,再用2D检测同一区域的纹理缺陷。 #### 4. **系统流程** ```mermaid graph TD A[开始] --> B[图像采集] B --> C[2D图像处理] B --> D[3D点云采集与处理] C --> E[2D缺陷检测] D --> F[3D缺陷检测] E --> G[结果融合] F --> G G --> H[缺陷类与评估] H --> I[输出结果] ``` #### 5. **性能优化** - **并行处理**:2D和3D检测可并行运行以提高速度。 - **算法加速**:使用HALCON的GPU加速模块和深度学习推理引擎(如TensorRT)优化处理速度。 - **鲁棒性设计**:针对不同光照和环境条件,采用自适应阈值和深度学习数据增强(如随机亮度、对比度变化)提高泛化能力。 #### 6. **验证与测试** - 收集不同型号手机显示图像(含各种缺陷)构建测试数据集。 - 评估指标:准确率、召回率、F1值、检测速度(帧率)。 ### 相关问题 1. 如何选择适合的2D和3D相机用于手机显示缺陷检测? 2. 在深度学习中,如何解决手机显示缺陷样本不平衡问题? 3. 如何设计一个高效的融合2D和3D信息的缺陷检测算法?</think>### 基于机器视觉的手机显示缺陷检测方案设计 #### 一、系统设计目标 1. **检测精度**:识别≥0.1mm的缺陷(划痕、凹凸点、异物等) 2. **处理速度**:≤3秒/片(满足产线节拍) 3. **缺陷类型覆盖**:划痕、凹凸点、异物、折痕、胶体残留、暗斑、亮点等[^2][^4] 4. **兼容性**:适配直/曲面/折叠[^4] #### 二、硬件系统组成 ```mermaid graph LR A[照明系统] --> B[图像采集] B --> C[处理单元] C --> D[拣执行] subgraph 核心硬件 A -->|环形LED+同轴光源| B[相机] B -->|Gocator 5504 3D相机| C[工控机] C -->|千兆网口| D[机械臂] end ``` 1. **成像系统** - **3D相机**:LMI Gocator 5512/5504系列(精度±5μm,扫描速率10kHz)[^2][^4] - **2D相机**:2000万像素CMOS(检测表面纹理缺陷) - **光源方案**: - 曲面:漫射穹顶光源(消除反光) - 折叠:多角度条形光源(凸显折痕)[^4] 2. **运动控制** - 精密旋转平台(±0.01°重复定位精度) - 六轴机械臂(缺陷位置标记) #### 三、软件算法流程 ##### 1. 预处理阶段 ```python # 伪代码示例:图像预处理 def preprocess(image): img_denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(image) # 去噪 img_equalized = clahe.apply(img_denoised) # 对比度增强 return perspective_correct(img_equalized) # 透视校正 ``` ##### 2. 缺陷检测算法 | 缺陷类型 | 检测方法 | 核心算法 | |----------------|-----------------------------------|------------------------------| | 划痕/凹凸点 | 3D点云高度析 | HALCON曲面[^2] | | 异物/胶体残留 | 纹理析+边缘检测 | LBP特征+SVM类 | | 亮点/暗斑 | 灰度直方图峰值检测 | OTSU自适应阈值割 | | 折痕(折叠) | 多角度光场一致性析 | 光度立体视觉[^4] | ##### 3. 深度学习增强(YOLO方案) ```mermaid graph TB A[原始图像] --> B{YOLOv8模型} B -->|缺陷定位| C[ROI提取] C --> D[ResNet34类] D --> E[缺陷类型判断] ``` - **训练数据**:10,000+标注样本(含数据增强) - **精度提升**:小目标检测添加SPPF层[^1] #### 四、系统集成方案 1. **开发框架** - HALCON 22.05(机器视觉库) - C# WPF(UI界面开发) - TensorRT(推理加速) 2. **关键接口** ```csharp // C#调用HALCON示例 private void DetectDefect(HObject image) { HTuple width, height; HOperatorSet.GetImageSize(image, out width, out height); HOperatorSet.FindSurfaceDefects(image, out HObject defects, "surface_model", "max_deviation", 0.03); } ``` 3. **性能优化** - 多线程并行:图像采集与处理流水线作业 - GPU加速:CUDA实现点云重建(速度提升8倍) #### 五、验证与测试 1. **测试标准** - **漏检率**:<0.5%(ISO 2859-1 AQL 1.0标准) - **误检率**:<2%(对比人工复检) 2. **产线部署** - 防护等级:IP65(防尘防溅) - 人机界面:实时显示缺陷热力图 #### 六、方案优势 1. **多模态检测**:融合2D纹理+3D形貌+深度学习 2. **柔性适配**:通过参数配置切换屏幕类型 3. **成本控制**:国产相机替代方案(如海康威视)可降本30%
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