显示面板缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种显示面板缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质，该显示面板缺陷的识别方法，包括：获取待检测显示面板的待检测面板图像；对待检测面板图像进行自适应分析，得到待检测面板图像的自适应参数；基于待检测面板图像和自适应参数对待检测面板图像进行缺陷识别，得到缺陷识别结果。本申请能够提高显示面板缺陷的识别准确率。提高显示面板缺陷的识别准确率。提高显示面板缺陷的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
显示面板缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及显示面板缺陷识别领域，具体涉及一种显示面板缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]全球电子面板市场竞争愈演愈烈，保证电子产品的屏幕质量，提高生产效率是面板制造厂商竞争的根本，而屏幕作为电子产品与人的主要交互界面,其质量好坏直接影响用户体验，因此，屏幕的质量检测至关重要。现在主流的人工目视检测不仅效率低下，而且检测标准主观因素大，严重制约手机制造的自动化进程，基于机器视觉的自动化缺陷检测方法越来越受到厂商青睐，但现行方法检测精度底且对缺陷检测环境要求极其严格，不能满足厂商检测需求。传统方法在图像参数不同的情况下对缺陷图片检测泛化能力较差，这使得识别效果较差，识别准确率不高。
[0003]也即现有技术中显示面板缺陷的识别准确率不高。

技术实现思路

[0004]本申请旨在提供一种显示面板缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决现有技术中显示面板缺陷的识别准确率不高的问题。
[0005]一方面，本申请提供一种显示面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种显示面板缺陷的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：获取待检测显示面板的待检测面板图像；对所述待检测面板图像进行自适应分析，得到所述待检测面板图像的自适应参数；基于所述待检测面板图像和所述自适应参数对所述待检测面板图像进行缺陷识别，得到缺陷识别结果。2.如权利要求1所述的显示面板缺陷的识别方法，其特征在于，所述自适应参数为对所述待检测面板图像进行矫正的参数；所述对所述待检测面板图像进行自适应分析，得到所述待检测面板图像的自适应参数，包括：获取预设自适应模型，其中，所述预设自适应模型是以N个待训练面板图像和各个所述待训练面板图像对应的自适应参数作为训练集，对预设卷积神经网络进行训练得到的；其中，所述待训练面板图像对应的自适应参数是根据所述待训练面板图像的拍摄环境参数所确定的；将所述待检测面板图像输入所述预设自适应模型，得到所述待检测面板图像的自适应参数。3.如权利要求1所述的显示面板缺陷的识别方法，其特征在于，所述基于所述待检测面板图像和所述自适应参数对所述待检测面板图像进行缺陷识别，得到缺陷识别结果，包括：将所述待检测面板图像和所述自适应参数输入所述缺陷检测网络模型，得到缺陷图像区域；将所述待检测面板图像中位于缺陷图像区域中的图像裁剪，得到缺陷图像；通过缺陷分类网络模型对所述缺陷图像进行分类，得到所述显示面板的缺陷识别结果，其中，所述缺陷识别结果包括缺陷的类型。4.如权利要求3所述的显示面板缺陷的识别方法，其特征在于，所述缺陷检测网络模型为基于anchor
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free的图像检测模型。5.如权利要求3所述的显示面板缺陷的识别方法，其特征在于，所述缺陷分类网络模型包括逐通道卷积层和逐点卷积层；所述通过缺陷分类网络模型对所述缺陷图像进行分类，得到所述显示面板的缺陷识别结果，包括：利用所述逐通道卷积层的每个卷积核分别在所述待检测面板图像的对应一个通道上进行卷积，得到多个第一特征图；利用所述逐点卷积层对所述多个第一特征图进行加权组合，得到第二特征图。6.如权利要求1
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5任意一项所述的显示面板缺陷的识别方法，其特征在于，所述获取待检测显示面板的待检测面板图像，包括：获取所述待检测显示面板的原始画面图像；对所述原始画面图像进行预处理，得到预处理图像；对所述预处理图像进行随机裁剪，得到所述待检测面板图像。7.如权利要求6所述的显示面板缺陷的识别方法，其特征在于，所述预处理的方式包括归一化和图像去噪中的至少一种。8.如权利要求6所述的显示面板缺陷的识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪浩，刘阳兴，
申请(专利权)人：武汉TCL集团工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：