一种AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107705290A(43)申请公布日2018.02.16(21)申请号201710792457.4(22)申请日2017.09.05(71)申请人哈尔滨工业大学深圳研究生院地址518000广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城哈工大校区(72)发明人肖君军李雄杰姚杏枝(74)专利代理机构深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙)44248代理人孙伟(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T7/143(2017.01)G06T7/12(2017.01)G06T7/149(2017.01)权利要求书3页说明书5页附图2页(54)发明名称一种AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法(57)摘要本发明提供了一种AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法，首先对AMOLED显示屏Mura图像采用均值漂移算法进行预分割，得到水平集算法所需的初始轮廓，然后再采用结合了图像的局部和全局信息的水平集算法对AMOLED显示屏Mura图像进行分割。本发明的有益效果是：解决了局部图像模型对初始轮廓敏感的问题，同时所提出的水平集算法结合了图像的局部和全局信息，解决了全局图像模型不能处理灰度不均图像的问题。CN107705290ACN107705290A权利要求书1/3页1.一种AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于：首先对AMOLED显示屏Mura图像采用均值漂移算法进行预分割，得到水平集算法所需的初始轮廓，然后再采用结合了图像的局部和全局信息的水平集算法对AMOLED显示屏Mura图像进行分割。2.根据权利要求1所述的AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于：所述均值漂移算法包括先计算当前点的偏移均值，然后移动该点到偏移均值，再以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。3.根据权利要求1所述的AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于：均值漂移算法计算一个像素点的迭代步骤为：(1)随机选择一个初始点x；(2)计算其均值漂移量mh(x)；(3)令误差为ε，如果||mh(x)-x||≤ε，停止漂移迭代；否则，将mh(x)赋值给x，然后重复步骤(2)、(3)。4.根据权利要求1所述的AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于：对AMOLED显示屏Mura图像采用均值漂移算法进行预分割，得到水平集算法所需的初始轮廓。5.根据权利要求1所述的AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于：所述水平集算法的迭代步骤为：(1)由均值漂移算法得到初始水平集函数φ，设置参数大小；(2)求解函数c1，c2，e1，e2；(3)根据主动轮廓模型演化水平集函数；(4)判断水平集函数是否收敛，若收敛则迭代结束，否则重复步骤(2)、(3)、(4)。6.根据权利要求1所述的AMOLED显示屏Mura缺陷检测方法，其特征在于：对AMOLED显示屏Mura图像采用均值漂移算法进行预分割包括以下步骤：均值漂移算法存在迭代过程，先计算当前点的偏移均值，然后移动该点到偏移均值，再以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束，其推导过程如下：d假设一个d维空间R里有n个样本点，用xi表示每个样本点的属性值，其中i＝1,2,…,n，在Rd中任选一个样本点x，x点的均值漂移向量表示如下：其中，Sh为半径h的高维球区域，属于该区域的点满足以下条件，T2Sh(x)＝{y:(y-xi)(y-xi)≤h}(2)k表明在n个样本点xi中有多少位于Sh内；(xi-x)是样本点xi对应点x的偏移向量，式(1)中表示的均值漂移向量Mh(x)是位于Sh区域内的k个样本点对应x点的平均偏移向量，样本点xi从概率密度函数f(x)获得，并且概率密度增加最大的方向根据非零概率密度梯度确定，从均值来看，高维球区域Sh内的样本点相当多的落在概率密度梯度方向，因此，均值漂移向量Mh(x)指向概率密度梯度方向；通过引进核函数和样本权值对原来的均值漂移向量Mh(x)改写：其中，G(x)是核函数，H是带宽矩阵，ω(xi)是高维球内样本点的权值矩阵，通过与图像中心点的距离设定权值，距离小的权值相对大，距离大的权值相对小中，取H正比于单位矩阵，即H＝h2I，因此式(3)改写为：2CN107705290A权利要求书2/3页式(4)可以简化为如下形式：利用式(5)计算得到均值漂移量mh(x)：在核函数、权值矩阵和漂移终止条件确定的前提下，漂移终止条件即误差ε，均值漂移算法计算一个像素点的迭代步骤如下：(1)随机选择一个初始点x；(2)计算其均值漂移量mh(x)；(3)如果||mh(x)-x||≤ε，停止漂移迭代；否则，将mh(x)赋值给x，然后重复步骤(2)、(3