一种面板漏制程缺陷检测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种面板漏制程缺陷检测方法、系统、设备及存储介质，涉及缺陷检测技术领域，所述方法包括步骤为：基于正常的面板图像获取一个标准模板，所述标准模板包含线路的周期性元素；基于待检测的面板图像获取若干待匹配模板，并且基于标准模板对若干待匹配模板进行筛选；基于路径行走的方式获取标准模板的像素矩阵以及筛选后待匹配模板的像素矩阵；计算标准模板的像素矩阵对应的像素总值以及待匹配模板的像素矩阵对应的像素总值，并且基于像素总值判定待检测的面板图像是否存在漏制程缺陷。本发明专利技术基于模板匹配和路径行走的方式对面板漏制程缺陷进行精准检测，解决了面板漏制程类缺陷缺少识别特征，现有目标检测模型难以有效检出的问题。检出的问题。检出的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种面板漏制程缺陷检测方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，具体而言，涉及一种面板漏制程缺陷检测方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]面板加工工厂在生产面板过程中会产生很多缺陷，然而整个面板产品的生产工艺流程复杂、生产周期长，从基板到生产加工完毕常常需要较长的时间，因此在每个工艺段产生的缺陷都需要时刻监控，避免缺陷流入下一道制程造成良率的降低。然而漏制程就是其中一种严重等级较高的缺陷，如果存在漏制程缺陷就会直接导致面板报废。
[0003]传统的漏制程缺陷检测方法是经过AOI（Automatic Optical Inspection， 自动光学检测）仪器对面板产品进行图像采集，再由人工对图像进行缺陷判定，一旦出现漏制程缺陷，则将面板进行修补。传统的缺陷检测依赖人工肉眼判图，不仅容易受人员经验差异和精神状态影响，导致误判率较高，而且人工成本相对较高，因此很多面板厂开始引入自动缺陷检测与分类系统，用于替代人工缺陷检测，然而这些系统一般采用基于深度学习的目标检测算法作为核心检测算法，这类监督学习算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面板漏制程缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于正常的面板图像P0获取一个标准模板M0，所述标准模板M0包含线路的周期性元素；基于待检测的面板图像P1获取若干待匹配模板M1，并且基于标准模板M0对若干待匹配模板M1进行筛选；基于路径行走的方式获取标准模板M0的像素矩阵F0以及筛选后待匹配模板M1的像素矩阵F1；计算像素矩阵F0的像素总值L0以及像素矩阵F1的像素总值L1，并且基于像素总值L0和像素总值L1判定待检测的面板图像P1是否存在漏制程缺陷。2.根据权利要求1所述的一种面板漏制程缺陷检测方法，其特征在于，基于正常的面板图像P0获取一个标准模板M0的流程如下：对正常的面板图像P0进行图像轮廓识别处理，以获取标准模板M0的位置信息；基于标准模板M0的位置信息进行图像截取处理，以得到初始模板N0；对初始模板N0进行二值化处理和边缘轮廓提取处理，以得到最终的标准模板M0。3.根据权利要求1所述的一种面板漏制程缺陷检测方法，其特征在于，基于待检测的面板图像P1获取若干待匹配模板M1的流程如下：对待检测的面板图像P1进行二值化处理和边缘轮廓提取处理，并且获取面板图像P1的左下角像素点；将待检测的面板图像P1的左下角像素点作为左下角点坐标，以左下角点坐标为参照点获取一个与标准模板M0尺寸相同的一个待匹配模板M1；将待匹配模板M1依次向右/向上平移一个像素，获取若干待匹配模板M1。4.根据权利要求1所述的一种面板漏制程缺陷检测方法，其特征在于，基于标准模板M0对若干待匹配模板M1进行筛选的流程如下：依次计算若干待匹配模板M1与标准模板M0的相似度R；判断相似度R是否大于匹配度阈值T0，如果大于，则对应的待匹配模板M1与标准模板M0相匹配，并且将对应的待匹配模板M1保留，反之，则对应的待匹配模板M1与标准模板M0不匹配，并且将对应的待匹配模板M1剔除。5.根据权利要求1所述的一种面板漏制程缺陷检测方法，其特征在于，基于路径行走的方式获取标准模板M0的像素矩阵F0以及筛选后待匹配模板M1的像素矩阵F1的流程如下：根据预先设置的路径行走路线获取标准模板M0的坐标以及像素值，以形成关于坐标和像素值的像素矩阵F0...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：成都数之联科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：