屏幕缺陷的检测方法、检测设备以及计算机可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115018797A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210663380.1(22)申请日2022.06.13(71)申请人歌尔股份有限公司地址261031山东省潍坊市高新技术产业开发区东方路268号(72)发明人宋秀峰胥洁浩绳庆朋(74)专利代理机构深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287专利代理师薛福玲(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/187(2017.01)G06T7/90(2017.01)G06T7/62(2017.01)G06V10/75(2022.01)权利要求书2页说明书9页附图6页(54)发明名称屏幕缺陷的检测方法、检测设备以及计算机可读存储介质(57)摘要本发明涉及屏幕检测技术领域，尤其涉及一种屏幕缺陷的检测方法、检测设备以及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：获取屏幕检测图像，并根据二值化处理后的所述屏幕检测图像确定待检测屏幕的显示区域轮廓；根据所述显示区域轮廓确定所述待检测屏幕对应的待处理区域；将灰度均值和区域面积满足预设条件的所述待处理区域，作为疑似缺陷区域；根据所述疑似缺陷区域对应的局部图像与模板图像之间的匹配度，确定所述待检测屏幕是否存在缺陷，其中，所述模板图像为二值图。提升了屏幕检测的准确度，解决了如何检测屏幕边缘缺陷的问题。CN115018797ACN115018797A权利要求书1/2页1.一种屏幕缺陷的检测方法，其特征在于，所述屏幕缺陷的检测方法包括：获取屏幕检测图像，并根据二值化处理后的所述屏幕检测图像确定待检测屏幕的显示区域轮廓；根据所述显示区域轮廓确定所述待检测屏幕对应的待处理区域；将灰度均值和区域面积满足预设条件的所述待处理区域，作为疑似缺陷区域；根据所述疑似缺陷区域对应的局部图像与模板图像之间的匹配度，确定所述待检测屏幕是否存在缺陷，其中，所述模板图像为二值图。2.如权利要求1所述的屏幕缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据所述疑似缺陷区域对应局部图像与模板图像之间的匹配度，确定所述待检测屏幕的是否存在缺陷的步骤包括：获取所述模板图像；将所述局部图像和所述模板图像进行匹配，其中，当存在与所述局部图像之间的匹配度大于匹配度阈值的目标模板图像时，判定所述待检测屏幕存在缺陷；否则，判定所述待检测屏幕不存在缺陷。3.如权利要求1所述的屏幕缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据所述疑似缺陷区域对应的局部图像与模板图像之间的匹配度，确定所述待检测屏幕的是否存在缺陷的步骤之后，包括：确定所述局部图像的最小外接矩形；获取所述最小外接矩形关联的对比系数，所述对比系数为所述最小外接矩形的长宽之比；根据所述对比系数确定所述待检测屏幕的所述缺陷类型。4.如权利要求3所述的屏幕缺陷的检测方法，其特征在于，所述缺陷类型包括屏幕结构缺陷，所述根据所述对比系数确定所述模板图像关联的所述缺陷类型的步骤包括：获取预设第一对比阈值和预设第二对比阈值，其中，所述第二对比阈值大于所述第一对比阈值；当所述对比系数小于第一对比阈值，且大于第二对比阈值时，判断所述缺陷类型为结构类屏幕缺陷。5.如权利要求1所述的屏幕缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据所述显示区域轮廓确定所述待检测屏幕对应的待处理区域的步骤包括：基于神经网络变换模型，确定所述显示区域轮廓中的疑似缺陷点；获取所述疑似缺陷点关联的截取范围；根据所述截取范围，确定所述疑似缺陷点对应的所述预处理区域。6.如权利要求1所述的屏幕缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据所述疑似缺陷区域对应的局部图像与模板图像之间的匹配度，确定所述待检测屏幕是否存在缺陷的步骤之前，包括：剔除所述疑似缺陷区域中的纹理部分，并通过自适应二值化算法获取所述疑似缺陷区域对应的二值图像；获取所述二值图像的中心位置；将所述二值图像中位于所述中心位置的部分，作为所述局部图像。2CN115018797A权利要求书2/2页7.如权利要求1所述的屏幕缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据二值化处理后的所述屏幕检测图像确定待检测屏幕的显示区域轮廓包括：获取所述屏幕检测图像中各个区域的局部对比度；根据所述局部对比度确定所述检测图像中的至少一个显示区域轮廓；将所述屏幕检测图像中轮廓面积最大的所述显示区域轮廓，作为所述待检测屏幕的显示区域轮廓。8.如权利要求1所述的屏幕缺陷的检测方法，其特征在于，所述根根据所述疑似缺陷区域对应的局部图像与模板图像之间的匹配度，确定所述待检测屏幕的是否存在缺陷的步骤之后，包括：根据所述模板图像关联的缺陷类型，确定所述待检测屏幕对应的缺陷类型。9.一种检测设备，其特征在于，所述检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的屏幕缺陷的检测程序，所述屏幕