【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及屏幕检测，尤其涉及一种lcd屏幕瑕疵检测方法、系统、介质及产品。
技术介绍
1、液晶显示器lcd作为当今最为普遍的显示技术之一，在电视、电脑显示器、手机、平板电脑等多种电子设备中发挥着至关重要的作用。随着科技的发展，消费者对高质量显示产品的要求更高，lcd屏幕的瑕疵检测成为了生产过程中的关键环节。这一步骤不仅直接关系产品的最终质量，更是企业品牌形象和消费者满意度的重要体现。
2、液晶显示器lcd屏幕的制造是一个复杂而精细的过程，涉及液晶材料的涂布、彩色滤光片的应用、电极的形成等多个步骤。每一步都需要精确的工艺控制和严格的质量检验。然而，由于生产过程中的微小误差或材料特性的变化，液晶显示器lcd屏幕上可能会出现各种瑕疵，如亮点、暗点、线条或色差等。这些瑕疵不仅影响用户的视觉体验，严重时还可能影响设备的正常使用。
3、传统的液晶显示器lcd屏幕瑕疵检测方法主要依赖人工视觉检查。尽管这种方法在初期阶段发挥了重要作用，但其固有的局限性也日益凸显。首先，人工检测不仅效率低下，而且容易受到检测人员疲劳和主观判断的影响，导致检测结果的不稳定。其次，随着生产规模的扩大和产品复杂性的增加，人工检测已经难以满足日益严格的质量要求。
4、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域普通技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：如何解决现有技术中
2、为了解决这一问题，本专利技术基于图像处理和机器视觉技术的自动化瑕疵检测，通过高分辨率摄像头拍摄液晶显示器lcd屏幕图像，并利用先进的图像处理算法对图像进行实时分析，以识别出各种类型的瑕疵。本专利技术不仅大大提高了检测的效率和准确性，而且降低了生产成本，为企业带来了显著的经济效益。
3、为解决上述技术问题，本专利技术是采用下述技术方案实现的。
4、本专利技术提供一种lcd屏幕瑕疵检测方法，包括：
5、获取待检测的lcd屏幕原图像；
6、将待检测的lcd屏幕原图像输入lcd屏幕瑕疵检测模型进行检测，输出检测结果；若存在瑕疵，所述检测结果包括至少一个瑕疵目标的位置以及对应的瑕疵类型；
7、其中，所述lcd屏幕瑕疵检测模型的数据处理过程包括：
8、获取匹配模板；所述匹配模板包括各瑕疵类型的匹配模板，所述瑕疵类型至少包括点瑕疵、线瑕疵、滚轮瑕疵和条纹瑕疵；
9、采用模板匹配算法计算匹配模板和待检测lcd屏幕原图像的特征图之间的相似度，获得相似度值；
10、将相似度值超过相似度设定阈值的位置作为有效匹配候选，将相似度值最大的有效匹配候选作为瑕疵目标，并在待检测lcd屏幕原图像中标记瑕疵目标的位置；
11、其中，所述匹配模板的获取方法包括：将带有目标瑕疵类型的瑕疵的lcd屏幕图像输入优化后的vggnet网络模型进行特征提取，获得瑕疵特征图，将瑕疵特征图作为目标瑕疵类型的匹配模板。
12、进一步地，在将待检测的lcd屏幕原图像输入lcd屏幕瑕疵检测模型之前，还包括：对待检测的lcd屏幕原图像进行图像滤波、图像锐化、图像增强、图像归一化预处理操作。
13、进一步地，所述vggnet网络模型为vgg19模型，vgg19模型的优化方法包括：
14、（1）采用随机初始化方法，从高斯分布中采样权值参数，将vgg19模型的权值参数设置为近似于0的初始值，获得初始化后的vgg19模型；
15、（2）将瑕疵特征信息增强后的lcd屏幕图像的大小统一调整为224*224像素，并进行归一化处理，将像素值缩放到[0, 1]范围内，获得预处理后的lcd屏幕图像；
16、（3）使用初始化后的vgg19模型，通过3*3卷积层和2*2最大池化层对预处理后的lcd屏幕图像进行特征提取和降维；
17、（4）使用随机梯度下降sgd优化算法更新vgg19模型网络的权重,设置初始学习率为0.01；
18、（5）通过定义vgg19模型损失函数，衡量vgg19模型预测值与真实标签之间的差异；
19、（6）在vgg19模型的每个卷积层之后，引进relu激励函数。
20、进一步地，采用模板匹配算法，计算匹配模板和待检测lcd屏幕原图像之间的相似度，获得相似度值的方法，包括：
21、对包含点瑕疵和滚轮瑕疵的待检测lcd屏幕原图像的特征图采用基于归一化互相关的模板匹配算法，计算匹配模板和待检测lcd屏幕原图像的特征图之间的相似度；
22、对包含线瑕疵和条纹瑕疵的待检测lcd屏幕原图像的特征图采用基于形状的模板匹配算法，计算匹配模板和待检测lcd屏幕原图像的特征图之间的相似度。
23、进一步地，所述基于归一化互相关的模板匹配算法，表示为：
24、；
25、其中，表示匹配模板在包含点瑕疵和滚轮瑕疵的待检测lcd屏幕原图像的特征图的位置坐标上的相似度值，表示匹配模板的像素点数量，表示匹配模板的像素点坐标，表示匹配模板内所有像素点的集合，表示匹配模板的像素点坐标的灰度值，表示包含点瑕疵和滚轮瑕疵的待检测lcd屏幕原图像的特征图的像素点坐标的灰度值， 表示匹配模板内所有像素点坐标的灰度均值，表示匹配模板内所有像素点坐标的灰度方差，表示包含点瑕疵和滚轮瑕疵的待检测lcd屏幕原图像的特征图内与匹配模板大小相同的子区域内的像素点在上的灰度均值，表示包含点瑕疵和滚轮瑕疵的待检测lcd屏幕原图像的特征图内与匹配模板大小相同的子区域内的像素点的方差。
26、进一步地，对包含线瑕疵和条纹瑕疵的待检测lcd屏幕原图像的特征图采用基于形状的模板匹配算法，计算匹配模板和待检测lcd屏幕原图像的特征图之间的相似度，获得匹配模板和待检测lcd屏幕原图像的特征图之间的相似度值的步骤包括：
27、使用边缘检测算法提取包含线瑕疵和条纹瑕疵的待检测lcd屏幕原图像的特征图中瑕疵目标的边缘，得到瑕疵目标的形状特征；
28、使用轮廓匹配算法和hausdorff距离算法计算瑕疵目标的形状特征和匹配模板之间的相似度，作为匹配模板和待检测lcd屏幕原图像的特征图之间的相似度值。
29、进一步地，将归一化后的相似衡量标准作为所述相似度设定阈值，将相似度设定阈值s表示为：
30、；
31、其中，n为匹配模板的像素数量,、分别为匹配模板中像素点i的横坐标和纵坐标，为匹配模板在横坐标方向的移动向量，为匹配模板在纵坐标方向的移动向量，为像素点坐标在横坐标方向的移动向量，为像素点坐标在纵坐标方向的移动向量。
32、本专利技术还提供一种lcd屏幕瑕疵检测系统，包括以下模块：
33、图像采集模块，用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种LCD屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述LCD屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，在将待检测的LCD屏幕原图像输入LCD屏幕瑕疵检测模型之前，还包括：对待检测的LCD屏幕原图像进行图像滤波、图像锐化、图像增强、图像归一化预处理操作。
3.根据权利要求1所述LCD屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，所述VGGNet网络模型为VGG19模型，VGG19模型的优化方法包括：
4.根据权利要求1或2所述LCD屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，采用模板匹配算法计算匹配模板和待检测LCD屏幕原图像的特征图之间的相似度，获得相似度值的方法，包括：
5.根据权利要求4所述LCD屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，所述基于归一化互相关的模板匹配算法，表示为：
6.根据权利要求4所述LCD屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，对包含线瑕疵和条纹瑕疵的待检测LCD屏幕原图像的特征图采用基于形状的模板匹配算法，计算匹配模板和待检测LCD屏幕原图像的特征图之间的相似度，获得匹配模板和待检测LCD屏幕原图像的特征图之间的相似度值的步骤包括：p>
7.根据权利要1所述LCD屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，将归一化后的相似衡量标准作为所述相似度设定阈值，将相似度设定阈值S表示为：
8.一种LCD屏幕瑕疵检测系统，其特征在于，包括以下模块：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种lcd屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述lcd屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，在将待检测的lcd屏幕原图像输入lcd屏幕瑕疵检测模型之前，还包括：对待检测的lcd屏幕原图像进行图像滤波、图像锐化、图像增强、图像归一化预处理操作。
3.根据权利要求1所述lcd屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，所述vggnet网络模型为vgg19模型，vgg19模型的优化方法包括：
4.根据权利要求1或2所述lcd屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，采用模板匹配算法计算匹配模板和待检测lcd屏幕原图像的特征图之间的相似度，获得相似度值的方法，包括：
5.根据权利要求4所述lcd屏幕瑕疵检测方法，其特征在于，所述基于归一化互相关的模板匹配算法，表示为：
6.根据权利要求4所述lcd屏幕...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡荣阳，成孝刚，许春秀，
申请(专利权)人：新迈能智能科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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