屏幕缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种屏幕缺陷检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：依次将分别获取的第一相机和第二相机针对目标终端屏幕采集的第一屏幕图像和第二屏幕图像作为当前屏幕图像；找出各当前屏幕图像的目标屏幕区域轮廓；将基于目标屏幕区域轮廓对对应的当前屏幕图像进行分割得各当前屏幕图像的第一类型图像集输入第一缺陷检测模型得各当前屏幕图像的第一类型缺陷信息；将对各当前屏幕图像进行分辨率调整得各当前屏幕图像的第二类型图像输入第二缺陷检测模型得第二类型图像的第二类型缺陷信息；基于各当前屏幕图像的第一类型缺陷信息和第二类型缺陷信息，得到目标终端屏幕的目标检测结果。采用本申请，能够实现提高屏幕缺陷检测的准确性。幕缺陷检测的准确性。幕缺陷检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
屏幕缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种屏幕缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]手机屏幕作为手机重要组成部分，其屏幕质量的优劣直接影响着用户的体验，对屏幕生产环节中的缺陷检测非常重要。然而，虽然目前对手机屏幕缺陷的检测方式虽然有很多，但是采用最多的是人工检测的方式，人工检测难度大、工作量大、误判率高，以及目前产生的自动化机器检测技术虽然能代替人工检测，但是其能够检测到的缺陷类型较少且误检漏检率较高，从而导致屏幕缺陷检测的准确性较低。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效准确检测手机屏幕的屏幕缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质，提高了屏幕缺陷检测的准确性。
[0004]第一方面，本申请提供了一种屏幕缺陷检测方法，所述方法包括：分别获取第一相机针对目标终端屏幕采集的第一屏幕图像和第二相机针对所述目标终端屏幕采集的第二屏幕图像，依次将所述第一屏幕图像和所述第二屏幕图像作为当前屏幕图像；找出各当前屏幕图像对应的目标屏幕区域轮廓，所述第一屏幕图像和所述第二屏幕图像用于组合形成所述目标终端屏幕对应的完整屏幕图像；基于目标屏幕区域轮廓对对应的当前屏幕图像进行分割，得到各当前屏幕图像对应的第一类型图像集，获取第一缺陷检测模型，将第一类型图像集输入所述第一缺陷检测模型，得到各当前屏幕图像对应的第一类型缺陷信息；对各当前屏幕图像进行分辨率调整，得到各当前屏幕图像对应的第二类型图像，获取第二缺陷检测模型，将第二类型图像输入所述第二缺陷检测模型，得到各当前屏幕图像对应的第二类型缺陷信息；所述第一缺陷检测模型和所述第二缺陷检测模型检测的缺陷类型不同；基于各当前屏幕图像对应的第一类型缺陷信息和第二类型缺陷信息，得到所述目标终端屏幕对应的目标检测结果。
[0005]第二方面，本申请还提供了一种屏幕缺陷检测装置，所述装置包括：获取模块，用于分别获取第一相机针对目标终端屏幕采集的第一屏幕图像和第二相机针对所述目标终端屏幕采集的第二屏幕图像，依次将所述第一屏幕图像和所述第二屏幕图像作为当前屏幕图像；轮廓查找模块，用于找出各当前屏幕图像对应的目标屏幕区域轮廓，所述第一屏幕图像和所述第二屏幕图像用于组合形成所述目标终端屏幕对应的完整屏幕图像；第一检测模块，用于基于目标屏幕区域轮廓对对应的当前屏幕图像进行分割，得
到各当前屏幕图像对应的第一类型图像集，获取第一缺陷检测模型，将第一类型图像集输入所述第一缺陷检测模型，得到各当前屏幕图像对应的第一类型缺陷信息；第二检测模块，用于对各当前屏幕图像进行分辨率调整，得到各当前屏幕图像对应的第二类型图像，获取第二缺陷检测模型，将第二类型图像输入所述第二缺陷检测模型，得到各当前屏幕图像对应的第二类型缺陷信息；所述第一缺陷检测模型和所述第二缺陷检测模型检测的缺陷类型不同；结果确定模块，用于基于各当前屏幕图像对应的第一类型缺陷信息和第二类型缺陷信息，得到所述目标终端屏幕对应的目标检测结果。
[0006]第三方面，本申请提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现上述的方法中的步骤。
[0007]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程2序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法中的步骤。
[0008]第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本上述的方法中的步骤。
[0009]上述屏幕缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取第一相机针对目标终端屏幕采集的第一屏幕图像和第二相机针对同一目标终端屏幕采集的第二屏幕图像，实现了双相机对多样式尺寸的终端屏幕图像的采集；依次将第一屏幕图像和第二屏幕图像作为当前屏幕图像，并找出各当前屏幕图像对应的目标屏幕区域轮廓，在将各当前屏幕图像输入至第一缺陷检测模型中之前，基于目标屏幕区域轮廓对对应的当前屏幕图像进行分割，以得到更小面积以及更多聚集第一类型缺陷的有效信息的第一类型图像集，再将第一类型图像集输入至第一缺陷检测模型中，从而检测得到各当前屏幕图像对应的更为准确地第一类型缺陷信息；再将各当前屏幕图像进行分辨率的调整，以获得能够减少第二缺陷检测模型对图像进行处理的压力的第一类型图像，进而将第一类型图像输入至第二缺陷检测模型中，得到各当前屏幕图像对应的更为准确地第二类型缺陷信息，最后基于各当前屏幕图像对应的第一类型缺陷信息和第二类型缺陷信息共同分析，得到目标终端屏幕对应的目标检测结果。通过双相机的协作，较好地采集到了目标终端屏幕原始潜在的缺陷信息，目标屏幕区域轮廓和第一缺陷检测模型和第二缺陷检测模型的层层检测，有利于更加高效精准地检测更多类型的缺陷，从而减小缺陷的漏检率和误检率，各当前屏幕图像对应的第一类型缺陷信息和第二类型缺陷信息的共同分析，使得分析得到的目标终端屏幕的目标检测结果更为准确，进而较大程度上提高了屏幕缺陷检测的准确性。
附图说明
[0010]图1为本申请实施例提供的一种屏幕缺陷检测方法的应用环境图；图2为本申请实施例提供的一种屏幕缺陷检测方法的流程示意图；图3为本申请实施例提供的一种屏幕缺陷检测装置的结构框图；图4为本申请实施例提供的一种计算机设备的内部结构图；图5为本申请实施例提供的另一种计算机设备的内部结构图；图6为本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的内部结构图。
具体实施方式
[0011]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0012]本申请实施例提供的屏幕缺陷检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过通信网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0013]如图2所示，本申请实施例提供了一种屏幕缺陷检测方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明。可以理解的是，计算机设备可以包括终端和服务器中的至少一种。该方法包括以下步骤：S200、分别获取第一相机针对目标终端屏幕采集的第一屏幕图像和第二相机针对目标终端屏幕采集的第二屏幕图像，依次将第一屏幕图像和第二屏幕图像作为当前屏幕图像。
[0014]其中，目标终端屏幕指当前正在检测是否存在缺陷的屏幕实体，其可以是手机屏幕。第一相机和第二相机指用于采集目标终端屏幕局部照片的两台相机，他们共同协作，拍出本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：分别获取第一相机针对目标终端屏幕采集的第一屏幕图像和第二相机针对所述目标终端屏幕采集的第二屏幕图像，依次将所述第一屏幕图像和所述第二屏幕图像作为当前屏幕图像；找出各当前屏幕图像对应的目标屏幕区域轮廓，所述第一屏幕图像和所述第二屏幕图像用于组合形成所述目标终端屏幕对应的完整屏幕图像；基于目标屏幕区域轮廓对对应的当前屏幕图像进行分割，得到各当前屏幕图像对应的第一类型图像集，获取第一缺陷检测模型，将第一类型图像集输入所述第一缺陷检测模型，得到各当前屏幕图像对应的第一类型缺陷信息；对各当前屏幕图像进行分辨率调整，得到各当前屏幕图像对应的第二类型图像，获取第二缺陷检测模型，将第二类型图像输入所述第二缺陷检测模型，得到各当前屏幕图像对应的第二类型缺陷信息；所述第一缺陷检测模型和所述第二缺陷检测模型检测的缺陷类型不同；基于各当前屏幕图像对应的第一类型缺陷信息和第二类型缺陷信息，得到所述目标终端屏幕对应的目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述找出各当前屏幕图像对应的目标屏幕区域轮廓包括：计算各当前屏幕图像中各像素点对应的灰度值，将各当前屏幕图像中灰度值大于预设灰度值的像素点作为待处理像素点；计算相邻的待处理像素点组合形成的区域面积，当区域面积小于预设漏光面积阈值且区域面积小于无屏幕面积阈值时，基于连通域分析算法，构建各当前屏幕图像对应的各个连通域，计算各连通域的面积得到各连通域对应的连通域面积，当连通域面积大于预设亮斑面积时，将各当前屏幕图像中对应的连通域内的各像素点的灰度值设置为第一固定值，得到各待增强图像；采用预设增强算法对各待增强图像进行图像增强操作，得到各待分割图像，基于预设分割算法对各待分割图像进行分割，得到各当前屏幕图像对应的初始屏幕区域轮廓，对各初始屏幕区域轮廓进行形态学处理，得到各当前屏幕图像对应的目标屏幕区域轮廓。3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算各当前屏幕图像对应的目标屏幕区域轮廓对应的矩形度，当目标屏幕区域轮廓对应的矩形度大于矩形度阈值时，将检测不合格作为所述目标终端屏幕对应的目标检测结果；所述方法还包括：当区域面积大于预设漏光面积阈值，或者区域面积大于无屏幕面积阈值时，将检测不合格作为所述目标终端屏幕对应的目标检测结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于目标屏幕区域轮廓对对应的当前屏幕图像进行分割，得到各当前屏幕图像对应的第一类型图像集包括：将各当前屏幕图像对应的目标屏幕区域轮廓外的像素点的灰度值设置为所述第一固定值，得到各待处理图像；将各待处理图像划分为多个预设面积的待处理图像块，获取各待处理图像块对应的灰
度阈值，将各待处理图像块中灰度值大于对应的灰度阈值的像素点作为可疑像素点；基于预设分割面积和以各可疑像素点为中心，对各当前屏幕图像进行分割，得到各当前屏幕图像对应的第一类型图像集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一缺陷检测模型之前，还包括：获取缺陷检测网...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建书，何水源，涂勇涛，李睿宇，沈小勇，吕江波，
申请(专利权)人：上海思谋科技有限公司，
类型：发明
国别省市：