CN107290345B - 一种基于aoi的显示面板缺陷分类方法及装置 - Google Patents
一种基于aoi的显示面板缺陷分类方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107290345B CN107290345B CN201710343750.2A CN201710343750A CN107290345B CN 107290345 B CN107290345 B CN 107290345B CN 201710343750 A CN201710343750 A CN 201710343750A CN 107290345 B CN107290345 B CN 107290345B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- defect
- display panel
- vector
- characteristic attribute
- vectors
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 313
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 97
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 241001270131 Agaricus moelleri Species 0.000 claims 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于AOI的显示面板缺陷分类方法及装置,其包括:1)采集显示面板的显示画面,并提取该显示画面的缺陷特征属性向量d;2)提供一缺陷特征属性描述集合M,该缺陷特征属性描述集合M包括多种缺陷类型的特征属性描述向量m;将该缺陷特征属性向量d分别与每种缺陷类型的特征属性描述向量m进行卷积,生成一组卷积值;其中,最大的卷积值对应的缺陷类型即为该缺陷特征属性向量d的缺陷类型。本发明通过自动提取显示面板的缺陷特征信息,及自动识别显示缺陷的数量及类型,实现了显示面板的缺陷识别、等级判定的自动化程度,能极大的提升显示面板缺陷识别和等级判定的检测效率和精确度。
Description
技术领域
本发明涉及显示面板检测技术领域,具体涉及到一种基于AOI的显示面板缺陷分类方法及装置。
背景技术
平面显示器具有高分辨率、高灰度以及无几何变形等优点,同时由于其体积小、重量轻和功耗低,因而被广泛的应用在人们日常使用的消费电子产品中,例如电视、电脑、手机、平板等。显示面板是平面显示器具的主体组成部分,其制造工艺复杂,而且随着显示面板的尺寸越做越大,其灰度的均匀性也越来越难控制,因此在制造过程中难免会出现各种显示缺陷,如亮点/暗点/异物亮/BL异物(背光异物)/白点/亮暗线/Mura等显示缺陷。
目前,显示面板产线上一般采用肉眼识别显示缺陷数量及类型的方式对显示面板进行等级判定,检测效率低、误检率高。
发明内容
针对上述现有技术的不足,本发明公开一种基于AOI的显示面板缺陷分类方法及装置,通过自动提取显示面板的缺陷特征信息,及自动识别显示缺陷的数量及类型,实现了显示面板的缺陷识别、等级判定的自动化程度,能极大的提升显示面板缺陷识别和等级判定的检测效率和精确度。
为实现上述目的,本发明提供一种基于AOI的显示面板缺陷分类方法,包括以下步骤:
1)采集显示面板的显示画面,并提取该显示画面的缺陷特征属性向量d;
2)提供一缺陷特征属性描述集合M,该缺陷特征属性描述集合M包括多种缺陷类型的特征属性描述向量m;将该缺陷特征属性向量d分别与每种缺陷类型的特征属性描述向量m进行乘积,生成一组乘积值;其中,
最大的乘积值对应的缺陷类型即为该缺陷特征属性向量d的缺陷类型。
进一步地,上述技术方案采用以下公式进行乘积计算:
其中,mi是特征属性描述向量m(m1,m2,…mn)(0<mi<1)中的元素,为描述缺陷特征信息的加权因子,特征属性描述向量m转换成矩阵参与乘积计算;di是缺陷特征属性向量d(d1,d2,…dn)中的元素,为各缺陷特征的实际值,缺陷特征属性向量d转换成列向量参与乘积计算。
更进一步地,上述技术方案中将该缺陷特征属性向量d分别与每种缺陷类型的特征属性描述向量m进行乘积替换成以下步骤:
提供一缺陷特征属性梯度系数集合G,该缺陷特征属性梯度系数集合G包括多种缺陷类型的特征属性梯度范围αij及与该多种缺陷类型的特征属性梯度范围αij一一对应的梯度系数因子βij;将该缺陷特征属性向量d分别代入到每一种缺陷类型的特征属性梯度范围αij中,得到多组梯度系数因子向量β;
将该多组梯度系数因子向量β分别与对应缺陷类型的特征属性描述向量m进行乘积。
更进一步地,上述技术方案采用以下公式进行乘积计算:
其中,mi是特征属性描述向量m(m1,m2,…mn)(0<mi<1)中的元素,为描述缺陷特征信息的加权因子,特征属性描述向量m转换成矩阵参与乘积计算;βi是梯度系数因子向量β(β1,β2,…βn)(0<βi<1)中的元素,梯度系数因子向量β转换成列向量参与乘积计算。
更进一步地,上述技术方案还包括以下步骤:从该显示画面中提取多组缺陷特征属性向量d,分别获得每一组缺陷特征属性向量d的缺陷类型,并根据缺陷特征属性向量d的数量及其对应的缺陷类型判定该显示面板的等级。
更进一步地,上述技术方案中的缺陷特征包括画面名称、和/或面积、和/或长、和/或宽、和/或长宽比、和/或中心灰度、和/或对比度、和/或坐标。
更进一步地,上述技术方案中该显示画面为纯色图像。
此外,本发明还另外提供一种采用上述显示面板缺陷分类方法的装置,该装置包括:
图像算法处理模块,用于从显示面板的显示画面中提取缺陷特征属性向量d;
缺陷分类器学习模块,用于提供缺陷特征属性描述集合M;
缺陷分类模块,用于根据缺陷特征属性描述集合M获得缺陷特征属性向量d的缺陷类型。
进一步地,上述技术方案中该缺陷分类器学习模块还用于提供缺陷特征属性梯度系数集合G;该缺陷分类模块还用于根据缺陷特征属性梯度系数集合G及缺陷特征属性描述集合M获得缺陷特征属性向量d的缺陷类型。
更进一步地,上述技术方案中该装置还包括:
图像采集模块,用于采集该显示面板的显示画面;
缺陷等级判定模块,用于根据缺陷特征属性向量d的数量及其对应的缺陷类型判定该显示面板的等级。
本发明通过自动提取显示面板的缺陷特征信息,及自动识别显示缺陷的数量及类型,实现了显示面板的缺陷识别、等级判定的自动化程度,能极大的提升显示面板缺陷识别和等级判定的检测效率和精确度。
附图说明
图1本发明显示面板缺陷分类装置的结构示意图;
图2本发明显示面板缺陷分类方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例:能够对显示面板的缺陷类型进行学习、分类及等级判定的显示面板缺陷等级判定装置
如图1所示,本发明实施例给出的一种显示面板缺陷等级判定装置主要包括工业相机、图像算法处理模块、缺陷分类器学习模块、缺陷分类模块和缺陷等级判定模块。其中,工业相机主要用于采集显示面板的显示画面;图像算法处理模块主要用于从显示画面中提取出缺陷特征信息;缺陷分类器学习模块用于提供缺陷类型配置文件和缺陷特征属性梯度文件;缺陷分类模块用于根据缺陷类型配置文件和缺陷特征属性梯度文件对缺陷特征信息进行缺陷类型的识别;缺陷等级判定模块用于根据识别出的缺陷数量及缺陷类型判定显示面板的等级。
上述技术方案中,图像算法处理模块提取的缺陷特征信息是指包含有多组缺陷特征属性向量d的缺陷特征属性集合D;其中,缺陷特征是指显示画面中缺陷点或缺陷区域的面积、长、宽、长宽比、中心灰度、对比度、坐标等信息,以及显示画面的名称;显示画面中每一个缺陷点或缺陷区域实际的缺陷特征信息都用一组缺陷特征属性向量d表示。
上述技术方案中,缺陷分类器学习模块提供的缺陷类型配置文件中包含有缺陷特征属性描述集合M,缺陷特征属性描述集合M中包含有各种缺陷类型的特征属性描述向量m(一种缺陷类型对应一个特征属性描述向量),特征属性描述向量m为描述一缺陷类型的缺陷特征信息的加权因子的集合。缺陷分类器学习模块提供的缺陷特征属性梯度文件中包括有缺陷特征属性梯度系数集合G,缺陷特征属性梯度系数集合G中包含有各种缺陷类型的特征属性梯度范围αij及与特征属性梯度范围αij一一对应的梯度系数因子βij,如表1所示。
表1
上述技术方案中,缺陷分类器学习模块里构建有缺陷分类器核函数1:
或缺陷分类器核函数2:
其中,mi是特征属性描述向量m(m1,m2,…mn)(0<mi<1)中的元素,
为描述各缺陷特征的加权因子,特征属性描述向量m转换成矩阵参与乘积计算,di是缺陷特征属性向量d(d1,d2,…dn)中的元素,为各缺陷特征的实际值,缺陷特征属性向量d转换成列向量参与乘积计算,βi为引入的缺陷特征的梯度系数因子,梯度系数因子向量β(β1,β2,…βn)(0<βi<1)转换成列向量参与乘积计算。缺陷分类器学习模块用于结合缺陷分类器核函数对已知的亮点/暗点/异物亮/BL异物(背光异物)/白点/亮暗线/Mura等显示缺陷进行学习,生成缺陷类型配置文件和缺陷特征属性梯度文件。
上述实施例中,显示面板缺陷等级判定装置对显示面板的缺陷类型进行学习的过程包括缺陷类型配置文件获取过程和缺陷特征属性梯度文件获取过程。
上述实施例中,缺陷类型配置文件的获取过程包括以下步骤,以学习BL异物缺陷为例:
S11)图像算法处理模块加载一幅包含有一BL异物缺陷的图像,并从该图像中提取出BL异物缺陷的缺陷特征信息,得到一组缺陷特征属性向量d,如表2所示。
表2
S12)在缺陷分类器学习模块中配置BL异物缺陷的缺陷特征信息的加权因子,如表3所示,获得BL异物缺陷的特征属性描述向量m1,并生成缺陷类型配置文件。需要说明的是,缺陷分类器学习模块通过前期的学习,缺陷类型配置文件中已包含有多种其他常见缺陷类型的特征属性描述向量,如表3所示。
表3
特征属性 | 面积 | 长宽比 | white画面 | black画面 | L63画面 | 对比度 |
点 | 0.45 | 0.45 | 0.1 | (0.1) | 0.0 | 0.0 |
线 | 0.0 | 0.9 | 0.1 | (0.1) | 0.0 | 0.0 |
BL异物 | 0.8 | 0.0 | 0.2 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
S13)缺陷分类模块从缺陷分类器学习模块中读取缺陷类型配置文件,并解析该缺陷类型配置文件生成缺陷特征属性描述集合M,如表3所示;同时,缺陷分类模块从缺陷分类器学习模块中读取缺陷特征属性梯度文件,并解析该缺陷特征属性梯度文件生成缺陷特征属性梯度系数集合G,如表4所示。
表4
S16)若最大的乘积值对应的缺陷类型为BL异物缺陷,则结束缺陷类型识别流程;
若最大的乘积值对应的缺陷类型不为BL异物缺陷,则在缺陷分类器学习模块中修改BL异物缺陷的缺陷特征信息的加权因子(具体为增加BL异物缺陷的特征属性描述,如增加BL异物缺陷中心灰度、坐标等缺陷特征信息的描述;或重新描述BL异物缺陷的缺陷特征信息的加权因子),重复步骤S11至S16,直至最大的乘积值对应的缺陷类型为BL异物缺陷,获得修改后的BL异物缺陷的缺陷特征信息的加权因子。
上述实施例中,缺陷特征属性梯度文件的获取过程包括以下步骤,以学习BL异物缺陷为例:
S21)图像算法处理模块加载一幅包含有一BL异物缺陷的图像,并从该图像中提取出BL异物缺陷的缺陷特征信息,得到一组缺陷特征属性向量d,如表5所示。
表5
S22)在缺陷分类器学习模块中配置BL异物缺陷的特征属性梯度范围αij及与之对应的梯度系数因子βij,如表6所示,并生成缺陷特征属性梯度文件。
表6
S23)缺陷分类模块从缺陷分类器学习模块中读取缺陷类型配置文件,并解析该缺陷类型配置文件生成缺陷特征属性描述集合M,如表7所示;同时,缺陷分类模块从缺陷分类器学习模块中读取缺陷特征属性梯度文件,并解析该缺陷特征属性梯度文件生成缺陷特征属性梯度系数集合G,如表6所示。
表7
特征属性 | 面积 | 长宽比 | white画面 | black画面 | L63画面 | 对比度 |
点 | 0.45 | 0.45 | 0.1 | (0.1) | 0.0 | 0.0 |
线 | 0.0 | 0.9 | 0.1 | (0.1) | 0.0 | 0.0 |
BL异物 | 0.8 | 0.0 | 0.2 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
S26)若最大的乘积值对应的缺陷类型为BL异物缺陷,则结束缺陷类型识别流程;
若最大的乘积值对应的缺陷类型不为BL异物缺陷,则在缺陷分类器学习模块中修改BL异物缺陷的特征属性梯度范围αij及与之对应的梯度系数因子βij,或者缩小BL异物缺陷的特征属性梯度范围(给出缩小范围后特征属性梯度范围αij及与之对应的梯度系数因子βij),重复步骤S21至S26,直至最大的乘积值对应的缺陷类型为BL异物缺陷,获得修改后的BL异物缺陷的特征属性梯度范围αij及与之对应的梯度系数因子βij。
如图2所示,上述实施例中显示面板缺陷等级判定装置对显示面板的缺陷类型进行分类及等级判定实施例1包括以下步骤:
S31)图像讯号发生器给显示面板发送纯色图像(需要说明的是,本实施例中的纯色图像包括但不限于R、G、B、白色、黑色等纯色图像),然后工业相机对该纯色图像进行采集,并发送到图像算法处理模块中。
S32)图像算法处理模块从该纯色图像中提取出缺陷特征信息,得到包括多组缺陷类型的陷特征属性集合D,其中陷特征属性集合D中包含有多组陷特征属性向量,如表8所示。
表8
S33)缺陷分类模块从缺陷分类器学习模块中读取缺陷类型配置文件和缺陷特征属性梯度文件,并将缺陷类型配置文件解析成缺陷特征属性描述集合M,如表9所示;将缺陷特征属性梯度文件解析成缺陷特征属性梯度系数集合G,如表10所示。
表9
表10
S34)缺陷分类模块将表8所示的每一组缺陷特征属性向量分别与表10中点、线、BL异物缺陷对应的特征属性梯度范围αij进行比较,使得每一组陷特征属性向量分别获得点、线、BL异物3种缺陷类型的梯度系数因子向量。
例如,缺陷1的缺陷特征属性向量d1分别与表10中点、线、BL异物缺陷对应的特征属性梯度范围αij进行比较,从而使得缺陷特征属性向量d1分别获得点缺陷类型的梯度系数因子向量β1、线缺陷类型的梯度系数因子向量β2、BL异物缺陷类型的梯度系数因子向量β3。
S35)缺陷分类模块采用缺陷分类器核函数2将每一组陷特征属性向量的3组梯度系数因子向量β1、β2、β3分别与表9对应缺陷类型的特征属性描述向量进行乘积,从而,每一组缺陷特征属性向量分别生成3个乘积值。其中,每一组缺陷特征属性向量的3个乘积值中,最大的乘积值对应的缺陷类型即为该缺陷特征属性向量的缺陷类型。
S36)缺陷等级判定模块读取缺陷等级判定规则文件,根据识别出的缺陷数量及缺陷类型判定显示面板的等级。
上述实施例中显示面板缺陷等级判定装置对显示面板的缺陷类型进行分类及等级判定实施例2包括以下步骤:
S41)图像讯号发生器给显示面板发送纯色图像,然后工业相机对该纯色图像进行采集,并发送到图像算法处理模块中。
S42)图像算法处理模块从该纯色图像中提取出缺陷特征信息,得到包括多组缺陷类型的陷特征属性集合D,其中陷特征属性集合D中包含有多组陷特征属性向量,如表8所示。
S43)缺陷分类模块从缺陷分类器学习模块中读取缺陷类型配置文件,并将缺陷类型配置文件解析成缺陷特征属性描述集合M,如表9所示。
S44)缺陷分类模块将表8所示的每一组缺陷特征属性向量分别与表9中所有的特征属性描述向量进行乘积,从而,每一组缺陷特征属性向量分别生成3个乘积值。其中,每一组缺陷特征属性向量的3个乘积值中,最大的乘积值对应的缺陷类型即为该缺陷特征属性向量的缺陷类型。
S46)缺陷等级判定模块读取缺陷等级判定规则文件,根据识别出的缺陷数量及缺陷类型判定显示面板的等级。
本领域的技术人员容易理解,本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术,以上仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于AOI的显示面板缺陷分类方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)采集显示面板的纯色显示画面,并提取该纯色显示画面的缺陷特征属性向量d,所述纯色显示画面至少包括R或G或B纯色图;
2)提供一缺陷特征属性描述集合M,该缺陷特征属性描述集合M包括多种缺陷类型的特征属性描述向量m,所述m为描述一缺陷类型的缺陷特征信息的加权因子的集合;提供一缺陷特征属性梯度系数集合G,该缺陷特征属性梯度系数集合G包括多种缺陷类型的特征属性梯度范围αij及与该多种缺陷类型的特征属性梯度范围αij一一对应的梯度系数因子βij;将该缺陷特征属性向量d分别代入到每一种缺陷类型的特征属性梯度范围αij中,得到多组梯度系数因子向量β;
将该多组梯度系数因子向量β分别与对应缺陷类型的特征属性描述向量m进行乘积,生成一组乘积值;其中,
最大的乘积值对应的缺陷类型即为该缺陷特征属性向量d的缺陷类型;
3)根据缺陷特征属性向量d的数量及其对应的缺陷类型判定该显示面板的等级。
3.根据权利要求1-2任一项所述的显示面板缺陷分类方法,其特征在于,还包括以下步骤:从该显示画面中提取多组缺陷特征属性向量d,分别获得每一组缺陷特征属性向量d的缺陷类型,并根据缺陷特征属性向量d的数量及其对应的缺陷类型判定该显示面板的等级。
4.根据权利要求1-2任一项所述的显示面板缺陷分类方法,其特征在于,缺陷特征包括画面名称、和/或面积、和/或长、和/或宽、和/或长宽比、和/或中心灰度、和/或对比度、和/或坐标。
5.一种采用权利要求1-2任一项所述的显示面板缺陷分类方法的装置,其特征在于,该装置包括:
图像算法处理模块,用于从显示面板的显示画面中提取缺陷特征属性向量d;
缺陷分类器学习模块,用于提供缺陷特征属性描述集合M;
缺陷分类模块,用于根据缺陷特征属性描述集合M获得缺陷特征属性向量d的缺陷类型;
该缺陷分类器学习模块还用于提供缺陷特征属性梯度系数集合G;该缺陷分类模块还用于根据缺陷特征属性梯度系数集合G及缺陷特征属性描述集合M获得缺陷特征属性向量d的缺陷类型。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,该装置还包括:
图像采集模块,用于采集该显示面板的显示画面;
缺陷等级判定模块,用于根据缺陷特征属性向量d的数量及其对应的缺陷类型判定该显示面板的等级。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710343750.2A CN107290345B (zh) | 2017-05-16 | 2017-05-16 | 一种基于aoi的显示面板缺陷分类方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710343750.2A CN107290345B (zh) | 2017-05-16 | 2017-05-16 | 一种基于aoi的显示面板缺陷分类方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107290345A CN107290345A (zh) | 2017-10-24 |
CN107290345B true CN107290345B (zh) | 2021-02-12 |
Family
ID=60094418
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710343750.2A Active CN107290345B (zh) | 2017-05-16 | 2017-05-16 | 一种基于aoi的显示面板缺陷分类方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107290345B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109406529B (zh) * | 2018-09-28 | 2021-09-14 | 武汉精立电子技术有限公司 | 一种aoi缺陷检测***的性能调节方法 |
CN109932369B (zh) * | 2019-03-06 | 2021-10-01 | 合肥鑫晟光电科技有限公司 | 一种异形显示面板检测方法及装置 |
CN111311572A (zh) * | 2020-02-13 | 2020-06-19 | 桂林理工大学 | 一种管道检测方法、装置、存储介质及机器人 |
CN111337512B (zh) * | 2020-05-22 | 2020-09-08 | 深圳新视智科技术有限公司 | 用于aoi缺陷检测的缺陷提取方法 |
CN113345328B (zh) * | 2021-05-28 | 2022-08-02 | Tcl华星光电技术有限公司 | 显示面板Mura修补方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005309920A (ja) * | 2004-04-23 | 2005-11-04 | Alliance Group Inc | 多数決装置及びその学習方法と多クラス識別装置 |
CN101571628A (zh) * | 2008-04-28 | 2009-11-04 | 深超光电(深圳)有限公司 | 判断待测面板的方法及其*** |
CN103020711A (zh) * | 2012-12-25 | 2013-04-03 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 分类器训练方法及其*** |
CN104850858A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-19 | 华中科技大学 | 一种注塑制品缺陷检测识别方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100783309B1 (ko) * | 2006-02-15 | 2007-12-10 | 주식회사 동진쎄미켐 | 평판 표시 장치의 검사 시스템 |
CN101021490B (zh) * | 2007-03-12 | 2012-11-14 | 3i***公司 | 平面基板自动检测***及方法 |
JP5480149B2 (ja) * | 2008-09-18 | 2014-04-23 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | 検査対象物の欠陥の発見を支援するシステム及び方法 |
CN103913461A (zh) * | 2013-01-07 | 2014-07-09 | 北京兆维电子(集团)有限责任公司 | 一种tft-lcd点灯自动光学检测的图像处理方法 |
CN104749184B (zh) * | 2013-12-31 | 2018-08-21 | 研祥智能科技股份有限公司 | 自动光学检测方法和*** |
CN105372252A (zh) * | 2014-08-25 | 2016-03-02 | 研祥智能科技股份有限公司 | 一种基于机器视觉的检测***和检测方法 |
-
2017
- 2017-05-16 CN CN201710343750.2A patent/CN107290345B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005309920A (ja) * | 2004-04-23 | 2005-11-04 | Alliance Group Inc | 多数決装置及びその学習方法と多クラス識別装置 |
CN101571628A (zh) * | 2008-04-28 | 2009-11-04 | 深超光电(深圳)有限公司 | 判断待测面板的方法及其*** |
CN103020711A (zh) * | 2012-12-25 | 2013-04-03 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 分类器训练方法及其*** |
CN104850858A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-19 | 华中科技大学 | 一种注塑制品缺陷检测识别方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
基于计算机视觉的自动光学检测关键技术与应用研究;谢飞;《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20140515(第5期);全文 * |
复杂产品内部结构装配正确性x射线自动检测技术研究;韩跃平;《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20111115(第11期);全文 * |
潘汉玉等.铁谱图像分析技术的应用研究.《摩擦学学报》.1992,第12卷(第4期),第362-368页. * |
铁谱图像分析技术的应用研究;潘汉玉等;《摩擦学学报》;19921031;第12卷(第4期);"3. 磨粒的识别与分类器设计","5.分类结果与分析" * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107290345A (zh) | 2017-10-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107290345B (zh) | 一种基于aoi的显示面板缺陷分类方法及装置 | |
CN111709909B (zh) | 基于深度学习的通用印刷缺陷检测方法及其模型 | |
CN106875373B (zh) | 基于卷积神经网络剪枝算法的手机屏幕mura缺陷检测方法 | |
CN106910487B (zh) | 一种显示器的驱动方法和驱动装置 | |
CN109727233B (zh) | 一种lcd缺陷检测方法 | |
CN111401324A (zh) | 图像质量评估方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN109711466B (zh) | 一种基于边缘保留滤波的cnn高光谱图像分类方法 | |
CN114203087B (zh) | 补偿查找表的配置、补偿方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110866900A (zh) | 水体颜色识别方法及装置 | |
CN115937182A (zh) | 一种多视角机械缺陷视觉检测方法 | |
CN114677377A (zh) | 显示屏缺陷检测方法、训练方法、装置、设备及介质 | |
CN114972246A (zh) | 一种基于深度学习的模切产品表面缺陷检测方法 | |
JP2006048370A (ja) | パターン認識方法、それに用いられる教示データ生成方法およびパターン認識装置 | |
CN107154041B (zh) | 一种用于显示面板缺陷分类的学习方法 | |
CN104572930B (zh) | 数据分类方法及装置 | |
CN109064441B (zh) | 基于独立成分自适应选择的Mura侦测方法 | |
CN110706296B (zh) | 一种电子证件照片背景色合规性的批量自动检测方法 | |
KR101152455B1 (ko) | 영상표시장치의 서브픽셀 렌더링 장치 및 방법 | |
CN105389775B (zh) | 融合图像灰度特征与结构化表示的图像群组配准方法 | |
JP2015064761A (ja) | マッチング処理装置およびマッチング方法 | |
CN109191433A (zh) | 柔性IC基板覆铜表面粗糙度Ra的显微成像检测方法 | |
CN110633740B (zh) | 一种图像语义匹配方法、终端及计算机可读存储介质 | |
CN110782854B (zh) | 电子设备及其阅读模式的识别方法 | |
Qiming et al. | The design of intelligent crowd attention detection system based on face detection technology | |
US10274711B2 (en) | Microscopic image recognition system and method for detecting protein-based molecule |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 430070 Hubei City, Hongshan Province, South Lake Road, No. 53, Hongshan Venture Center, building on the 4 floor, No. Applicant after: Wuhan fine test electronics group Limited by Share Ltd Address before: 430070 Hubei City, Hongshan Province, South Lake Road, No. 53, Hongshan Venture Center, building on the 4 floor, No. Applicant before: Wuhan Jingce Electronic Technology Co., Ltd. |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |