一种基于深度学习的显示屏点亮缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的显示屏点亮缺陷检测方法，包括人工视觉检方法和自动光学检测方法，所述人工视觉检方法包括以下步骤：1)坏点检测：将显示屏调节为白屏，其上面出现出纯黑色的点，或者将显示屏调节为黑屏，其上面出现纯白色的点，然后在将显示屏分别切换为红色、绿色和蓝色，此时，纯黑色的点或纯白色的点的位置始终不变，此类点为坏点，本基于深度学习的显示屏点亮缺陷检测方法，具备人工检测和自动光学检测两种形式，自动光学检测又包括图像识别和图像处理两种方法，图像处理包括边界模糊缺陷分隔法、差影法和滤波法，检测方式多样，便于满足不同的检测需求，适应能力强，便于适应于不同的环境。

A method of detecting the lighting defects of display screen based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的显示屏点亮缺陷检测方法
本专利技术涉及显示屏检测
，具体为一种基于深度学习的显示屏点亮缺陷检测方法。
技术介绍
在显示屏幕模组的缺陷检测过程中，产品保护膜上的气泡、划痕、脏污等缺陷并非是显示屏幕模组的实质性缺陷，而在传统的检测技术中，检测摄像头并不能将上述非实质性缺陷进行过滤，而是将此种非实质性缺陷进行拍照记录，发出警报，认定当前检测的显示屏幕模组为不良品，可见，此种传统的检测技术由于不能将显示屏幕模组中的非实质性缺陷进行过滤，从而造成虚警现象的发生，给显示屏幕模组的缺陷检测造成麻烦，降低了检测的准确性；现有技术中：申请公布号CN105424723A的专利公开了一种显示屏幕模组缺陷检测方法，包括如下步骤：步骤S1，检测并记录显示屏幕模组表面保护膜上的非实质性缺陷，步骤S2，检测并记录显示屏幕模组在点亮状态下，可以发现的所有缺陷，步骤S3，在步骤S2发现的所有缺陷中，滤除步骤S1中记录的非实质性缺陷，剩余部分即是显示屏幕模组的真正缺陷，其检测方式单一，适应能力差，不能够满足检测需求。r>专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的显示屏点亮缺陷检测方法，包括人工视觉检方法和自动光学检测方法，其特征在于：/n所述人工视觉检方法包括以下步骤：/n1)坏点检测：将显示屏调节为白屏，其上面出现出纯黑色的点，或者将显示屏调节为黑屏，其上面出现纯白色的点，然后在将显示屏分别切换为红色、绿色和蓝色，此时，纯黑色的点或纯白色的点的位置始终不变，此类点为坏点；/n2)亮点检测：将显示屏调节为黑屏，其上面出现红色、绿色或蓝色的点，此类点为亮点；/n3)暗点检测：将显示屏调节为白屏，其上面出现非单纯红色、绿色或蓝色的点，此类点为暗点；/n所述自动光学检测方法包括以下步骤：/n1)图像识别法：对显示屏上的图像数据进行特征...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的显示屏点亮缺陷检测方法，包括人工视觉检方法和自动光学检测方法，其特征在于：
所述人工视觉检方法包括以下步骤：
1)坏点检测：将显示屏调节为白屏，其上面出现出纯黑色的点，或者将显示屏调节为黑屏，其上面出现纯白色的点，然后在将显示屏分别切换为红色、绿色和蓝色，此时，纯黑色的点或纯白色的点的位置始终不变，此类点为坏点；
2)亮点检测：将显示屏调节为黑屏，其上面出现红色、绿色或蓝色的点，此类点为亮点；
3)暗点检测：将显示屏调节为白屏，其上面出现非单纯红色、绿色或蓝色的点，此类点为暗点；
所述自动光学检测方法包括以下步骤：
1)图像识别法：对显示屏上的图像数据进行特征提取和维数降低，再将提取的特征或维数降低后的数据输入到分类器中进行面板图像分类，从而判断有无缺陷、缺陷的种类和缺陷等级；
2)图像处理法：
A、边界模糊缺陷分隔法：将获取的图像数...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴涵标，
申请(专利权)人：惠州市微米立科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44