一种手机屏幕缺陷视觉检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种手机屏幕缺陷视觉检测方法及系统，包括：采集屏幕图像获取待检测图像；根据待检测图像获取正常显示区域和疑似漏光区域；根据疑似漏光区域中每个像素点的灰度值获得灰度偏离程度；根据疑似漏光区域中每个像素点的灰度偏离程度获得漏光概率；根据每个像素点的漏光概率获得所有漏光像素点；根据每个漏光像素点与待检测图像的边缘距离获得增强必要性；根据每个像素点的漏光概率和增强必要性获得每个像素点增强后的灰度值，进而获取增强后的屏幕图像

【技术实现步骤摘要】
一种手机屏幕缺陷视觉检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种手机屏幕缺陷视觉检测方法及系统
。

技术介绍

[0002]手机是当前社会信息的重要载体，而手机屏幕是手机的核心部件，屏幕显示的质量会直接影响用户的使用体验；受限于目前技术存在一定的缺陷，使得手机屏幕背光系统或显示面板出现漏光现象，即在手机屏幕显示黑色画面时一些光线从屏幕边缘或角落泄漏出来，导致黑色界面下亮度显示不均匀，因此在屏幕的生产过程中需要对屏幕漏光进行检测
。
[0003]目前对漏光检测通常是在屏幕生产过程中，使用生产线的光度计在显示黑色界面时判断亮度显示的均匀程度判断屏幕是否存在漏光，但低亮度环境下采集的屏幕图像漏光可能不明显，因此需要进行对屏幕图像增强以便更好的使用光度计检测，但在低亮度环境下可能存在较多的噪点，使得经过全局线性增强后噪点会影响到漏光程度的判断，造成检测的误差
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种手机屏幕缺陷视觉检测方法及系统，以解决现有的低亮度环境下可能存在较多的噪点，使得经过全局线性增强后噪点会影响到漏光程度的判断，造成检测的误差问题
。
[0005]本专利技术的一种手机屏幕缺陷视觉检测方法及系统采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了一种手机屏幕缺陷视觉检测方法，该方法包括以下步骤：采集屏幕图像获取待检测图像；根据待检测图像获取正常显示区域和疑似漏光区域；根据正常显示区域和疑似漏光区域中像素点的灰度差异获得疑似漏光区域中每个像素点的灰度值的灰度偏离程度；根据疑似漏光区域中每个像素点的灰度偏离程度获得疑似漏光区域中每个像素点的漏光概率；根据每个像素点的漏光概率获得待检测图像中所有漏光像素点；根据每个漏光像素点与待检测图像的边缘距离获得每个漏光像素点的增强必要性；根据每个像素点的漏光概率和增强必要性获得每个像素点增强后的灰度值，进而获取增强后的屏幕图像；利用光度计检测增强后的屏幕图像
。
[0006]进一步的，所述根据待检测图像获取正常显示区域和疑似漏光区域包括：将第个手机屏幕的待检测图像记为，使用大津阈值分割算法计算待检测图像的分割阈值，使用分割阈值将第个手机屏幕的待检测图像分为异常显示区域和正常显示区域，计算第个手机屏幕的异常显示区域的平均灰度值和正常显示区域的
平均灰度值，预设异常判断阈值，当异常显示区域和正常显示区域的平均灰度值满足时，将第个手机屏幕的异常显示区域记为疑似漏光区域；当异常显示区域和正常显示区域的平均灰度值满足时，将第个手机屏幕记为合格屏幕，采集第个手机屏幕的待检测图像，进行第个手机屏幕的漏光检测
。
[0007]进一步的，所述获得疑似漏光区域中每个像素点的灰度值的灰度偏离程度包括：第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的灰度偏离程度的计算方式为：其中，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的灰度值，第个手机屏幕的正常显示区域的平均灰度值
。
[0008]进一步的，所述获得疑似漏光区域中每个像素点的漏光概率包括：将第个像素点所属的灰度偏离程度序列的最大值记为第个像素点的第个极大值点，极大值点为第个像素点所属一组像素点的第个像素点，第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的漏光概率的计算方式为：其中，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的第个极大值点的灰度偏离程度，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的灰度偏离程度，为在第个极大值点到第个像素点之间的第个像素点的灰度偏离程度，为在灰度偏离程度序列中第个极大值点到第个像素点之间的第个像素点的灰度偏离程度，为误差参数，为以自然常数为底的指数函数
。
[0009]进一步的，所述灰度偏离程度序列的获取方式包括：获取距离第个手机屏幕的第个疑似漏光区域最近的屏幕边缘，记为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域的最近屏幕边缘，沿最近屏幕边缘做法线获得法线方向，根据最近屏幕边缘的法线方向将第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中的像素点分为若干组像素点，疑似漏光区域中与法线方向平行的每一行或每一列的所有像素点为一组像素点，获取第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中每一组像素点的灰度偏离程度构成一组灰度偏离程度序列
。
[0010]进一步的，所述根据每个像素点的漏光概率获得待检测图像中所有漏光像素点包括：
预设漏光阈值，当第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的漏光概率满足时，将第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点记为漏光像素点；当第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的漏光概率满足时，将第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的漏光概率记为0；使用漏光阈值对第个手机屏幕的所有疑似漏光区域中每个漏光像素点的漏光概率进行判断，获得第个手机屏幕的所有漏光像素点
。
[0011]进一步的，所述根据每个漏光像素点与待检测图像的边缘距离获得每个漏光像素点的增强必要性包括：第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的增强必要性的计算方式为：式中，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的漏光概率，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的增强分析集合的漏光概率均值，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的增强分析集合的漏光概率个数，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的增强分析集合的第个漏光概率，为线性归一化函数，为以自然常数为底的指数函数
。
[0012]进一步的，所述增强分析集合的获取方式包括：获取距离第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点最近的屏幕边缘，记为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的最近屏幕边缘，获取第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点到最近屏幕边缘之间所有像素点的漏光概率，所有的漏光概率构成第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的增强分析集合
。
[0013]进一步的，所述根据每个像素点的漏光概率和增强必要性获得每个像素点增强后的灰度值包括：第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点增强后的灰度值
的计算方式为：其中，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的灰度值，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的增强必要性，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个漏光像素点的漏光概率
。
[0014]进一步的，一种手机屏幕缺陷视觉检测系统，包括存储器
、
处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序实现如任意一项所述的一种手机屏幕缺陷视觉检测方法
。
[0015]本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术通过采集屏幕图像获取待检测图像，并根据待检测图像的灰度值将待检测图像分为正常显示区域和疑似漏光区域，进而获取疑似漏光区域中每个像素点的灰度偏离程度，达到提取可能存在漏光的屏幕区域，并用于漏光特征的分析，进而实现屏幕缺陷的检测；根据每个像素点的灰度偏离程度获得每本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种手机屏幕缺陷视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集屏幕图像获取待检测图像；根据待检测图像获取正常显示区域和疑似漏光区域；根据正常显示区域和疑似漏光区域中像素点的灰度差异获得疑似漏光区域中每个像素点的灰度值的灰度偏离程度；根据疑似漏光区域中每个像素点的灰度偏离程度获得疑似漏光区域中每个像素点的漏光概率；根据每个像素点的漏光概率获得待检测图像中所有漏光像素点；根据每个漏光像素点与待检测图像的边缘距离获得每个漏光像素点的增强必要性；根据每个像素点的漏光概率和增强必要性获得每个像素点增强后的灰度值，进而获取增强后的屏幕图像；利用光度计检测增强后的屏幕图像
。2.
根据权利要求1所述一种手机屏幕缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据待检测图像获取正常显示区域和疑似漏光区域包括：将第个手机屏幕的待检测图像记为，使用大津阈值分割算法计算待检测图像的分割阈值，使用分割阈值将第个手机屏幕的待检测图像分为异常显示区域和正常显示区域，计算第个手机屏幕的异常显示区域的平均灰度值和正常显示区域的平均灰度值，预设异常判断阈值，当异常显示区域和正常显示区域的平均灰度值满足时，将第个手机屏幕的异常显示区域记为疑似漏光区域；当异常显示区域和正常显示区域的平均灰度值满足时，将第个手机屏幕记为合格屏幕，采集第个手机屏幕的待检测图像，进行第个手机屏幕的漏光检测
。3.
根据权利要求1所述一种手机屏幕缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述获得疑似漏光区域中每个像素点的灰度值的灰度偏离程度包括：第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的灰度偏离程度的计算方式为：其中，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的灰度值，第个手机屏幕的正常显示区域的平均灰度值
。4.
根据权利要求1所述一种手机屏幕缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述获得疑似漏光区域中每个像素点的漏光概率包括：将第个像素点所属的灰度偏离程度序列的最大值记为第个像素点的第个极大值点，极大值点为第个像素点所属一组像素点的第个像素点，第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的漏光概率的计算方式为：其中，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的第个极大值点的
灰度偏离程度，为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域中第个像素点的灰度偏离程度，为在第个极大值点到第个像素点之间的第个像素点的灰度偏离程度，为在灰度偏离程度序列中第个极大值点到第个像素点之间的第个像素点的灰度偏离程度，为误差参数，为以自然常数为底的指数函数
。5.
根据权利要求4所述一种手机屏幕缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述灰度偏离程度序列的获取方式包括：获取距离第个手机屏幕的第个疑似漏光区域最近的屏幕边缘，记为第个手机屏幕的第个疑似漏光区域的最近屏幕边缘，沿最近屏幕边缘做法线获得法线方向，根据最近屏幕边缘的法线方向将第个手机屏幕的第个疑似漏光区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘剑文，晏亮，袁嘉辉，蒋晓伟，
申请(专利权)人：深圳市华海电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：