【技术实现步骤摘要】
本申请涉及显示面板，尤其涉及一种显示面板缺陷检测模型训练方法、缺陷检测方法及设备。
技术介绍
1、在制造业中，显示面板的质量是影响产品外观和用户体验的重要因素之一，优质的显示面板不仅能够提升产品的视觉吸引力，还能为用户带来更加舒适和愉悦的使用体验。
2、按照现有的制造技术，显示面板在制造过程中可能会出现一些缺陷，这些缺陷不仅会影响产品的美观度，还会降低产品的质量和市场竞争力。因此，在显示面板的制造过程中，对显示面板进行缺陷检测是十分必要的。
3、然而，现有的显示面板缺陷检测方式主要依赖于人工视觉检查，检测效率与准确度较低。
技术实现思路
1、本申请提供一种显示面板缺陷检测模型训练方法、缺陷检测方法及设备，可以解决现有的显示面板缺陷检测方式存在检测效率与准确度较低的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例中提供一种显示面板缺陷检测模型训练方法，该方法包括：
3、获取数据集，所述数据集包括训练数据集与测试数据集；所述训练数据集中包括多张表面无缺陷的...
【技术保护点】
1.一种显示面板缺陷检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待训练模型包括卷积神经网络与跨尺度流，所述基于所述训练数据集对待训练模型进行训练，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述卷积神经网络获取所述第一显示面板样本图像在不同尺度下的特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述卷积神经网络获取所述第一显示面板样本图像在不同尺度下的特征图，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述变换后的特征图保留有空间信息；
【技术特征摘要】
1.一种显示面板缺陷检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待训练模型包括卷积神经网络与跨尺度流，所述基于所述训练数据集对待训练模型进行训练，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述卷积神经网络获取所述第一显示面板样本图像在不同尺度下的特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述卷积神经网络获取所述第一显示面板样本图像在不同尺度下的特征图，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述变换后的特征图保留有空间信息；所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴剑，谢梦瑶，冯志群，姚猛，魏晨曦，刘子琪，杜丽凯，刘昊，魏志强，
申请(专利权)人：青岛海高设计制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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