屏幕缺陷检测方法、装置、设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种屏幕缺陷检测方法、装置、设备和可读存储介质，所述屏幕缺陷检测方法包括：将至少一个预设纯色测试图像输入至显示屏幕进行显示，并采集显示屏幕在显示预设纯色测试图像时的实际显示图像；将实际显示图像进行灰度化处理，得到灰度图像，并将灰度图像进行参数滤波处理，得到滤波图像；将灰度图像与滤波图像进行像素灰度值的求差处理，得到缺陷凸显图像；识别缺陷凸显图像中的图像缺陷特征，根据图像缺陷特征确定显示屏幕的屏幕缺陷信息。本申请能提高对扩展现实设备进行屏幕缺陷检测的效率和准确率。陷检测的效率和准确率。陷检测的效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
屏幕缺陷检测方法、装置、设备和可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种屏幕缺陷检测方法、装置、设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]屏幕的质量对用户体验有着很大影响，尤其是对VR(Virtual Reality，虚拟现实)设备、AR(Augmented Reality，增强现实)设备和MR（Mixed Reality，混合现实）设备等相关扩展现实设备（统称为XR设备，extended
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range）主要依赖屏幕与用户进行互动的设备更是如此。许多屏幕制造商都会在屏幕出厂前对其进行缺陷检测，例如检测屏幕是否存在坏点、划痕等，很多时候需要依赖人工检测，其检测效率不高，并且人工检测方法受人的主观影响因素较大，检测准确度较低，漏检及误检率较高。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种屏幕缺陷检测方法、装置、设备和可读存储介质，旨在提高对扩展现实设备进行屏幕缺陷检测的效率和准确率。
[0004]为实现上述目的，本申请提供一种屏幕缺陷检测方法，所述屏幕缺陷检测方法应用于扩展现实设备的显示屏幕，所述屏幕缺陷检测方法包括：将至少一个预设纯色测试图像输入至所述显示屏幕进行显示，并采集所述显示屏幕在显示所述预设纯色测试图像时的实际显示图像；将所述实际显示图像进行灰度化处理，得到灰度图像，并将所述灰度图像进行参数滤波处理，得到滤波图像；将所述灰度图像与所述滤波图像进行像素灰度值的求差处理，得到缺陷凸显图像；识别所述缺陷凸显图像中的图像缺陷特征，根据所述图像缺陷特征确定所述显示屏幕的屏幕缺陷信息。
[0005]可选地，所述屏幕缺陷信息包括屏幕缺陷的缺陷位置，所述根据所述图像缺陷特征确定所述显示屏幕的屏幕缺陷信息的步骤包括：识别所述显示屏幕的有效显示区域；将所述有效显示区域的区域中心点作为原点，构建屏幕坐标系；识别所述图像缺陷特征在所述屏幕坐标系所处的坐标位置，并将所述坐标位置作为屏幕缺陷的缺陷位置。
[0006]可选地，所述识别所述缺陷凸显图像中的图像缺陷特征的步骤包括：将所述缺陷凸显图像中的大于预设阈值的灰度值进行二值化处理，得到缺陷强化图像；识别所述缺陷强化图像中的图像缺陷特征。
[0007]可选地，所述识别所述缺陷强化图像中的图像缺陷特征的步骤包括：
分别确定所述缺陷强化图像中每个像素的像素灰度值是否大于第一预设灰度阈值；将像素灰度值大于第一预设灰度阈值的像素，作为缺陷像素；根据各所述缺陷像素在所述缺陷强化图像中所构成的轮廓特征，确定所述轮廓特征对应的轮廓面积；若所述轮廓面积大于或等于第一预设面积阈值，则计算所述缺陷凸显图像中在所述轮廓特征对应区域的所有像素的第一平均像素灰度值；将所述第一平均像素灰度值大于第二预设灰度阈值的轮廓特征，作为所述缺陷强化图像中的图像缺陷特征，其中，所述第二预设灰度阈值大于第一预设灰度阈值。
[0008]可选地，确定所述轮廓特征对应的轮廓面积的步骤之后还包括：若所述轮廓面积大于第二预设面积阈值且小于第一预设面积阈值，则计算所述缺陷凸显图像中在所述轮廓特征对应区域的所有像素的第二平均像素灰度值；将所述第二平均像素灰度值大于第三预设灰度阈值的轮廓特征，作为所述缺陷强化图像中的图像缺陷特征，其中，所述第三预设灰度阈值大于所述第二预设灰度阈值。
[0009]可选地，所述屏幕缺陷信息包括屏幕缺陷的缺陷类型，所述根据所述图像缺陷特征确定所述显示屏幕的屏幕缺陷信息的步骤包括：识别所述图像缺陷特征的特征轮廓长度和特征轮廓宽度；根据所述特征轮廓长度和所述特征轮廓宽度，确定屏幕缺陷的缺陷类型，其中，所述缺陷类型为点型缺陷和线型缺陷中的任意一种。
[0010]可选地，所述点型缺陷为黑点缺陷和亮点缺陷中的任意一种，所述根据所述特征轮廓长度和所述特征轮廓宽度，确定屏幕缺陷的缺陷类型的步骤之后包括：若所述屏幕缺陷的缺陷类型为点型缺陷，则识别所述图像缺陷特征对应的缺陷特征灰度值，根据所述缺陷特征灰度值确定屏幕缺陷的缺陷类型为黑点缺陷或亮点缺陷。
[0011]本申请还提供一种屏幕缺陷检测装置，所述屏幕缺陷检测装置应用于扩展现实设备的显示屏幕，所述屏幕缺陷检测装置包括：输入模块，用于将至少一个预设纯色测试图像输入至所述显示屏幕进行显示，并采集所述显示屏幕在显示所述预设纯色测试图像时的实际显示图像；滤波模块，用于将所述实际显示图像进行灰度化处理，得到灰度图像，并将所述灰度图像进行参数滤波处理，得到滤波图像；计算模块，用于将所述灰度图像与所述滤波图像进行像素灰度值的求差处理，得到缺陷凸显图像；识别模块，用于识别所述缺陷凸显图像中的图像缺陷特征，根据所述图像缺陷特征确定所述显示屏幕的屏幕缺陷信息。
[0012]本申请还提供一种屏幕缺陷检测设备，所述屏幕缺陷检测设备为实体设备，所述屏幕缺陷检测设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述屏幕缺陷检测方法的程序，所述屏幕缺陷检测方法的程序被处理器执行时可实现如上述的屏幕缺陷检测方法的步骤。
[0013]本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有实现屏幕缺陷检测方法的程序，所述实现屏幕缺陷检测方
法的程序被处理器执行以实现如上述屏幕缺陷检测方法的步骤。
[0014]本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的屏幕缺陷检测方法的步骤。
[0015]本申请通过将至少一个预设纯色测试图像输入至扩展现实设备的显示屏幕进行显示，并采集该显示屏幕在显示所述预设纯色测试图像时的实际显示图像，然后将实际显示图像进行灰度化处理，得到灰度图像，并将所述灰度图像进行参数滤波处理，得到滤波图像，从而对该灰度图像进行平滑处理，再将灰度图像与滤波图像进行像素灰度值的求差处理，得到缺陷凸显图像，从而对实际显示图像做两次不同参数的滤波，得到两次滤波后的图像帧，将两次滤波后的图像帧的像素灰度值做差，相比于实际显示图像中的图像缺陷特征，该缺陷凸显图像中的图像缺陷特征更加清晰明显，进而更容易识别出缺陷凸显图像中的图像缺陷特征，并根据该图像缺陷特征确定显示屏幕的屏幕缺陷信息（该屏幕缺陷信息可包括屏幕缺陷的缺陷位置和缺陷类型），从而实现对扩展现实设备的显示屏幕进行自动化检测，极大降低了因人眼疲劳度导致的检测效率低、漏检及误检率较高的现象发生，进而提高了对扩展现实设备进行屏幕缺陷检测的效率和准确率，整个屏幕缺陷检测过程不需要人工参与，不仅避免了出现漏检的问题，也降低了人工成本，能够快速而有效的识别出屏幕缺陷，实现扩展现实设备不良品的剔除，本申请可应用于产线，大批量产品的检测，保障扩展现实电子产品的出货品质。
附图说明
[0016]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种屏幕缺陷检测方法，其特征在于，所述屏幕缺陷检测方法应用于扩展现实设备的显示屏幕，所述屏幕缺陷检测方法包括：将至少一个预设纯色测试图像输入至所述显示屏幕进行显示，并采集所述显示屏幕在显示所述预设纯色测试图像时的实际显示图像；将所述实际显示图像进行灰度化处理，得到灰度图像，并将所述灰度图像进行参数滤波处理，得到滤波图像；将所述灰度图像与所述滤波图像进行像素灰度值的求差处理，得到缺陷凸显图像；识别所述缺陷凸显图像中的图像缺陷特征，根据所述图像缺陷特征确定所述显示屏幕的屏幕缺陷信息。2.如权利要求1所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，所述屏幕缺陷信息包括屏幕缺陷的缺陷位置，所述根据所述图像缺陷特征确定所述显示屏幕的屏幕缺陷信息的步骤包括：识别所述显示屏幕的有效显示区域；将所述有效显示区域的区域中心点作为原点，构建屏幕坐标系；识别所述图像缺陷特征在所述屏幕坐标系所处的坐标位置，并将所述坐标位置作为屏幕缺陷的缺陷位置。3.如权利要求1所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，所述识别所述缺陷凸显图像中的图像缺陷特征的步骤包括：将所述缺陷凸显图像中的大于预设阈值的灰度值进行二值化处理，得到缺陷强化图像；识别所述缺陷强化图像中的图像缺陷特征。4.如权利要求3所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，所述识别所述缺陷强化图像中的图像缺陷特征的步骤包括：分别确定所述缺陷强化图像中每个像素的像素灰度值是否大于第一预设灰度阈值；将像素灰度值大于第一预设灰度阈值的像素，作为缺陷像素；根据各所述缺陷像素在所述缺陷强化图像中所构成的轮廓特征，确定所述轮廓特征对应的轮廓面积；若所述轮廓面积大于或等于第一预设面积阈值，则计算所述缺陷凸显图像中在所述轮廓特征对应区域的所有像素的第一平均像素灰度值；将所述第一平均像素灰度值大于第二预设灰度阈值的轮廓特征，作为所述缺陷强化图像中的图像缺陷特征，其中，所述第二预设灰度阈值大于第一预设灰度阈值。5.如权利要求4所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，确定所述轮廓特征对应的轮廓面积的步骤之后还包括：若所述轮廓面积大于第二预设面积阈值且小于第一预设面积阈值，则计算所述缺陷凸显图像中在所述轮廓特征对应区域的所有像素的第二平均像素灰度值；将所述第二平均像...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾佳，翟霈，
申请(专利权)人：潍坊歌尔电子有限公司，
类型：发明
国别省市：