基于Gaussian-Surface保边滤波的显示屏Mura缺陷检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种Gaussian‑Surface保边滤波算法、基于该Gaussian‑Surface保边滤波算法的显示屏Mura缺陷检测方法及其装置，包括对目标图像感兴趣区域的提取，重新构建背景图像，区域生长分割Mura缺陷，计算并标记Mura缺陷。本发明专利技术同时提供一种显示屏Mura缺陷检测装置，包括图像获取单元、图像预处理单元、图像提取单元、构建背景图像单元、分割Mura缺陷单元、标记Mura缺陷单元，通过对图像获取单元所获得的原图进行Gaussian‑Surface保边滤波处理后，再提取感兴趣区域，实现对主动发光型显示屏的边界精确界定，能够获取更加精准的发光区域边界位置，避免普通滤波算法实施后边界的模糊，造成边缘缺陷的漏检。

【技术实现步骤摘要】
基于Gaussian-Surface保边滤波的显示屏Mura缺陷检测方法及装置
本专利技术涉及计算机视觉检测
，具体涉及一种主动发光型显示屏Mura缺陷检测方法。
技术介绍
在OLED、MiniLED或uLED显示屏生产制造过程中，由于生产工艺、所用材料、环境等诸多因素的影响，会使生产出来的OLED、MiniLED或uLED显示屏出现显示亮度不均的现象，称为Mura缺陷。在实际生产中，厂商会根据Mura的特征尺寸、面积、亮度差异等参数，将其显示屏分为合格屏、修复屏、报废屏等级别。快速高效的Mura检测流程能够准确的将显示屏分级分等，避免合格屏中出现待修复屏或报废屏、报废屏中出现合格屏或待修复屏等情况。合理的分级，有助于降低生产成本，提高显示屏量产的良率。而基于计算机视觉的Mura缺陷检测技术获得越来越多的关注，高效可靠的Mura图像检测算法与检测方法、及装置显得十分重要。Mura缺陷边界的准确限定对于产品分等十分重要，因而图像算法对边界的准确处理需要格外小心。在图像处理中，保边滤波器是一种非常常见的滤波器，它综合考虑了图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于Gaussian-Surface保边滤波的显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n对待检测图像进行包括Gaussian-Surface保边滤波的预处理，得到检测图像；/n提取所述检测图像感兴趣区域，得到初处理检测图像；/n构建所述初处理检测图像的背景图像；/n采用区域生长分割Mura缺陷。/n

【技术特征摘要】
1.基于Gaussian-Surface保边滤波的显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
对待检测图像进行包括Gaussian-Surface保边滤波的预处理，得到检测图像；
提取所述检测图像感兴趣区域，得到初处理检测图像；
构建所述初处理检测图像的背景图像；
采用区域生长分割Mura缺陷。


2.根据权利要求1所述的基于Gaussian-Surface保边滤波的显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于所述Gaussian-Surface保边滤波的具体过程如下：
Gaussian-Surface保边滤波器采用一个大小为m×n的滤波器w(x,y)与一幅图像f(x,y)做卷积操作，输出图像记为F(x,y)：



其中，r表示邻域半径，在图像坐标下取整数；滤波器系数w(s,t)综合考虑值域和定义域的影响，具体计算如下式：



其中，Y表示阈值，范围上限为相机位深所对应最大灰阶值[1,Max[P]]，σ表示标准差。


3.根据权利要求1所述的基于Gaussian-Surface保边滤波的显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于所述提取检测图像感兴趣区域是提取所述检测图像中的屏体发光AA(Activearea)区。


4.根据权利要求3所述的基于Gaussian-Surface保边滤波的显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于：所述构建初处理检测图像的背景图像具体方法是：将屏体发光AA区划分为w×h个区域，计算每个区域的均值，将其构建为一个新的临时背景图像，遍历临时背景图像，通过高斯模板去除变化较大的点，继而通过三次样条差值来放大至原来图像，完成背景图像的构建。


5.根据权利要求4所述的基于Gaussian-Surface保边滤波的显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于所述采用区域生长分割Mura缺陷的具体方法是：
将所述初处理检测图像与所述背...

【专利技术属性】
技术研发人员：田欢欢，郑跃瑜，李浪浪，肖学军，
申请(专利权)人：苏州佳智彩光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32