【技术实现步骤摘要】
缺陷分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请实施例涉及计算机
,具体涉及一种缺陷分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的发展,计算机技术在产品生产工序中发挥越来越大的作用,尤其是面板生成工序中,计算机技术推动了面板产品的快速、高效的生产。
[0003]其中,对面板的缺陷检测和分析是面板生产过程中不可或缺的工序,也是面板质量保证的重要手段,目前,对面板缺陷的检测主要通过人工目视检测的方法,但是该方法依赖质检人员的主观判断,并且长时间持续的检测工作,会随着人员注意力下降而影响检测的准确性,并且,在发现缺陷后还需要人工的对缺陷类型进行归类,对缺陷类型的定位效率较低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种缺陷分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,可以提高缺陷类型定位的效率。
[0005]第一方面,本申请实施例提供了一种缺陷分析方法,包括:
[0006]获取目标面板的图像信息;
[0007]根据 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种缺陷分析方法,其特征在于,包括:获取目标面板的图像信息;根据所述图像信息确定所述目标面板中缺陷的位置;确定所述缺陷对应的目标缺陷类型;根据所述位置和所述目标缺陷类型,确定所述缺陷对所述目标面板的影响等级。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述缺陷对应的目标缺陷类型,包括:对所述缺陷进行特征提取,得到缺陷特征信息;根据所述缺陷特征信息,预测所述缺陷属于至少一个预设缺陷类型中的各个预设缺陷类型的实际概率;根据所述实际概率,从所述至少一个预设缺陷类型中确定所述缺陷所对应的目标缺陷类型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述缺陷进行特征提取,得到缺陷特征信息,包括:根据预设缺陷分类模型对所述缺陷进行特征提取,得到缺陷特征信息;所述根据所述缺陷特征信息,预测所述缺陷属于至少一个预设缺陷类型中的各个预设缺陷类型的实际概率,包括:利用所述预设缺陷分类模型,对所述缺陷特征信息进行预测,得到所述缺陷属于至少一个预设缺陷类型中的各个预设缺陷类型的实际概率。4.根据权利要求1
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3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述图像信息确定所述目标面板中缺陷的位置之前,所述方法还包括:通过已训练的缺陷检测模型对所述图像信息进行特征提取,得到图像特征信息;通过所述已训练的缺陷检测模型预测所述图像特征信息所对应的缺陷检测结果,所述缺陷检测结果包括有缺陷和无缺陷;所述根据所述图像信息确定所述目标面板中缺陷的位置,包括:当所述缺陷检测结果包括有缺陷时,根据所述图像信息和所述已训练的缺陷检测模型确定所述目标面板中缺陷的位置。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通过已训练的缺陷检测模型对所述图像信息进行特征提取,得到图像特征信息之前,所述方法还包括:获取模型训练数据,所述模型训练数据包括至少一个样本原始图像;将所述样本原始图像划分为训练集和校验集,所述训练集和校验集均包括至少一个标注有缺陷位置的样本原始图像;基于所述训练集,对预设缺陷检测模型进行训练;利用所述校验集对所述预设缺陷检测模型的训练结果进行验证,得到所述已训练的缺陷检测模型。6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于所述确定所述缺陷对应的目标缺陷类型之...
【专利技术属性】
技术研发人员:李佳,
申请(专利权)人:TCL科技集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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