CN110895806A - 屏幕显示缺陷的检测方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种屏幕显示缺陷的检测方法及***。所述方法包括：获取屏幕显示的目标图像；将所述目标图像从空间域转换到频率域，以突出所述目标图像的特征信息，所述特征信息包括高频信息；压缩所述高频信息；将所述目标图像从频率域转换到空间域；通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷。本发明通过将目标图像从空间域转换到频率域，能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩，从而在通过图像二值化算法后，能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度，进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出，便于显示缺陷的观察与识别。

Description

屏幕显示缺陷的检测方法及***
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种屏幕显示缺陷的检测方法及***。
背景技术
随着图像显示技术的发展，显示屏幕逐渐向大尺寸、高分辨率的方向发展。但屏幕的缺陷出现几率也随之增加，而对屏幕缺陷检测，已经成为一个重要的研究方向。
目前的屏幕生产厂家大都使用人工的方式检测屏幕在显示的时候是否存在缺陷，一方面极大的增加了人力成本；另一方面由于个人主观原因和视觉疲劳程度的影响，会出现大量的误测、漏测和过测，难以满足实际的工业需求。
现有通过设备检测屏幕显示缺陷的方法通常是采用差影法进行比对，来判断屏幕在显示的时候是否存在缺陷。具体是把被测图像与正常图像进行对比，得出图像间的差异信息，再通过背景灰度的阈值之差得出缺陷点。但是由于一些屏幕的显示缺陷表现并不均匀，比如一些点状的显示缺陷比较模糊且无规则，同时屏幕的显示缺陷本身的亮度也并不均匀，如此则会降低屏幕的显示缺陷在屏幕上的对比度，进而影响检测结果。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供的屏幕显示缺陷的检测方法及***，能够便于显示缺陷的观察与识别。
第一方面，本发明提供一种屏幕显示缺陷的检测方法，包括：
获取屏幕显示的目标图像；
将所述目标图像从空间域转换到频率域，以突出所述目标图像的特征信息，所述特征信息包括高频信息；
压缩所述高频信息；
将所述目标图像从频率域转换到空间域；
通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷。
可选地，在所述将所述目标图像从空间域转换到频率域的步骤之前，所述方法还包括：
通过对数变换，增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
可选地，在所述将所述目标图像从频率域转换到空间域的步骤之后，所述方法还包括：
通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
可选地，所述通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷，包括：
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值，确定检测阈值；
根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点。
可选地，所述确定检测阈值的步骤，包括：
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值，确定检测阈值；
所述根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点的步骤，包括：
根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值，以及预设的局部阈值，判断所述像素点是否为缺陷点。
可选地，所述根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值，以及预设的局部阈值，判断所述像素点是否为缺陷点，包括：
在所述差值大于所述局部阈值的情况下，判定所述像素点为缺陷点；
在所述差值小于或等于所述局部阈值的情况下，判定所述像素点不为缺陷点。
第二方面，本发明一种屏幕显示缺陷的检测***，包括：
获取模块，被配置为获取屏幕显示的目标图像；
第一转换模块，被配置为将所述目标图像从空间域转换到频率域，以突出所述目标图像的特征信息，所述特征信息包括高频信息；
压缩模块，被配置为压缩所述高频信息；
第二转换模块，被配置为将所述目标图像从频率域转换到空间域；
判断模块，被配置为通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷。
可选地，所述***还包括：
增强模块，被配置为在所述第一转换模块将所述目标图像从空间域转换到频率域之前，通过对数变换，增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
可选地，所述***还包括：
滤波模块，被配置为在所述第二转换模块将所述目标图像从频率域转换到空间域之后，通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
可选地，所述判断模块包括：
确定子模块，被配置为根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值，确定检测阈值；
判断子模块，被配置为根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点。
本发明实施例提供的屏幕显示缺陷的检测方法及***，通过将目标图像从空间域转换到频率域，能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩，从而在通过图像二值化算法后，能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度，进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出，便于显示缺陷的观察与识别。
附图说明
图1为本申请实施例的屏幕显示缺陷的检测方法的示意性流程图；
图2为本申请实施例的对数变换函数图；
图3为本申请实施例的屏幕显示缺陷的检测方法的示意性流程图；
图4为本申请实施例的屏幕显示缺陷的检测***的示意性结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
首先，对本发明涉及的专有术语进行解释。
卷积核：卷积时使用到的权，用一个矩阵标示，该矩阵是一个权矩阵。
卷积运算：加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核的每个元素，即权值，对应相乘，所有卷积之和作为区域中心像素的新值。
傅里叶变换:(Discrete Fourier Transform，DFT)，傅里叶变换是傅里叶分析方法的核心，通过它把信号从时间域或空间域转换到频率域，进而可以研究信号的频谱结构和变化规律。
傅里叶逆变换：主要将信号从频率域转为时间域或空间域。
对数变换：通过灰度变换函数，即对数变换公式，调整输入低质的目标图像的灰度值范围，以将目标图像的低灰度值部分扩展，高灰度值部分压缩。
频域平滑滤波:是使图像在频率域中进行平滑处理的一种方法。
在本发明中，信息的频率大于或等于100KHz时，则可以将其视为高频信息。频率低于100KHz的信号视为低频信息。
第一方面，本发明提供一种屏幕显示缺陷的检测方法，特别是应用于电视机屏幕的显示缺陷。参见图1，图1示出了根据本申请一实施例的屏幕显示缺陷的检测方法的示意性流程图，所述方法包括：
步骤S101：获取屏幕显示的目标图像。
具体的，所述目标图像是在所述屏幕显示预设的图像的情况下，通过相机拍摄得到的。
步骤S102：将所述目标图像从空间域转换到频率域，以突出所述目标图像的特征信息，所述特征信息包括高频信息。
具体的，在本实施例中，对所述目标图像采用傅里叶变换，以将所述目标图像的灰度分布函数变换为所述目标图像的频率分布函数。
步骤S103：压缩所述高频信息。
具体的，对经过傅里叶变换的目标图像采用卷积运算进行处理，即高斯差分算法，采用Sigma，即σ，不同的两个高斯核做差后进行卷积。将经过傅里叶变换的目标图像通过减去另一幅预设的灰度图像中的频带所包含的空间信息以压制高频信息，降低目标图像的模糊度。
在一种可选的实施例中，在步骤S103之后，所述方法还包括：
对目标图像进行频域平滑滤波处理，以去除噪声改善目标图像的质量，从而达到平滑目标图像的目的。
步骤S104：将所述目标图像从频率域转换到空间域。
具体的，在本实施例中，对所述目标图像采用傅里叶逆变换，以将所述目标图像的频率分布函数变换为所述目标图像的灰度分布函数。
步骤S105：通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷。
在一种可选的实施例中，所述通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷，包括：
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值，确定检测阈值。
根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点。
具体的，所述图像二值化算法可采用局部自适应阈值的方法进行判断。例如，通过邻域块中最大和最小的像素值，确定所述检测阈值；或将邻域块的像素值从大到小排列，取位于中心位置的像素值作为所述检测阈值；再或者将所有邻域块的像素值的平均值作为所述检测阈值。
通过局部自适应阈值能够对周围领域像素分布决定二值化阈值，对于目标图像中屏幕背景灰度会产生变化并且缺陷较为模糊的图像能够精准的对有缺陷的部分进行分割，从而便于观察与识别屏幕是否存在缺陷。
在一种可选的实施例中，所述确定检测阈值的步骤，包括：
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值，确定检测阈值。
所述根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点的步骤，包括：
根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值，以及预设的局部阈值，判断所述像素点是否为缺陷点。
采用平均值作为检测阈值的方法，使得所述目标图像中每个像素点的二值化阈值并不完全相同的，具体的是由像素点周围领域像素点的设置来确定的，从而使亮度高的像素点的二值化阈值高于亮度低的像素点的二值化阈值，并使不同亮度、不同对比度、不同纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。
在一种可选的实施例中，所述根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值，以及预设的局部阈值，判断所述像素点是否为缺陷点，包括：
在所述差值大于所述局部阈值的情况下，判定所述像素点为缺陷点。
在所述差值小于或等于所述局部阈值的情况下，判定所述像素点不为缺陷点。
在一种可选的实施例中，利用预设像素大小为3*3的窗口在目标图像中逐像素滑动，直到遍历整个目标图像；在每个窗口对应的图像子区域中计算窗口内所有像素的像素值的平均值；将平均值与原图像子区域每个像素点的像素值进行对比，如果相减浮动的范围超过预设的局部阈值，则判定该像素点为缺陷点。
在一种可选的实施例中，在所述将所述目标图像从空间域转换到频率域的步骤之前，所述方法还包括：
通过对数变换，增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
其中，对数变换的公式为式一：
s＝c＊log(1+r) 式一
参见图2，图2示出了根据本申请一实施例的对数变换函数图，其中，s＝r为原灰度值函数；c是一个常数，r为输入灰度值，s为输出灰度值。
根据图2中的对数函数的曲线可以得出：当输入灰度值为50时，对数变换后的输出灰度值为130，明显比经过原灰度值函数变换后的灰度值大，即通过对数变换能够增强灰度值低的像素点的灰度的值。当输入灰度值为250时，对数变换后的输出灰度值为180，明显比经过原灰度值函数变换后的灰度值小，即通过对数变换能够降低灰度值高的像素点的灰度的值。
具体的，通过对数变换不但能够将目标图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间，同时也能够将目标图像中范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间，从而扩展了低灰度的灰度值，压缩了高灰度的灰度值，进而能够对目标图像中低灰度细节进行增强。
在一种可选的实施例中，在所述将所述目标图像从频率域转换到空间域的步骤之后，所述方法还包括：
通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
所述特征信息包括：亮度和纹理等。采用均值滤波器对目标图像进行滤波处理，主要是通过均值滤波器窗口内的像素的平均灰度值代替目标图像中位于窗口中心点处的像素原有的灰度值，从而降低目标图像的尖锐变化程度，进而在降低所述目标图像的噪声，同时还能够模糊所述目标图像的边缘。
具体的，所述均值滤波器的工作原理参见式二，
Figure BDA0002143139060000081
令sxy表示中心点在(x,y)处，且大小为m×n的滤波器窗口。其中，g(s,t)表示原始图像，f(x,y)表示均值滤波后得到的图像。算术均值滤波器就是简单的计算窗口区域的像素均值，然后将均值赋值给窗口中心点处的像素。
本发明通过将目标图像从空间域转换到频率域，能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩，从而在通过图像二值化算法后，能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度，进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出，便于显示缺陷的观察与识别。
第二方面，本发明提供一种屏幕显示缺陷的检测方法，特别是应用于电视机屏幕的显示缺陷。参见图3，图3示出了根据本申请一实施例的屏幕显示缺陷的检测方法的示意性流程图，所述方法包括：
步骤S301：获取屏幕显示的目标图像。
具体的，所述目标图像是在所述屏幕显示预设的图像的情况下，通过相机拍摄得到的。
步骤S302：通过对数变换，增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
步骤S303：将所述目标图像从空间域转换到频率域，以突出所述目标图像的特征信息，所述特征信息包括高频信息。
具体的，在本实施例中，对所述目标图像采用傅里叶变换，以将所述目标图像的灰度分布函数变换为所述目标图像的频率分布函数。
步骤S304：压缩所述高频信息。
具体的，对经过傅里叶变换的目标图像采用卷积运算进行处理，即高斯差分算法，采用Sigma，即σ，不同的两个高斯核做差后进行卷积。将经过傅里叶变换的目标图像通过减去另一幅预设的灰度图像中的频带所包含的空间信息以压制高频信息，降低目标图像的模糊度。
步骤S305：将所述目标图像从频率域转换到空间域。
具体的，在本实施例中，对所述目标图像采用傅里叶逆变换，以将所述目标图像的频率分布函数变换为所述目标图像的灰度分布函数。
步骤S306：通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
步骤S307：根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值，确定检测阈值。
步骤S308：根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值，以及预设的局部阈值，判断所述像素点是否为缺陷点。
若所述差值大于所述局部阈值，则判定所述像素点为缺陷点；若所述差值小于或等于所述局部阈值，则判定所述像素点不为缺陷点。
本发明通过将目标图像从空间域转换到频率域，能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩，从而在通过图像二值化算法后，能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度，进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出，便于显示缺陷的观察与识别。
第三方面，本发明一种屏幕显示缺陷的检测***400，参见图4，图4示出了根据本申请一实施例的屏幕显示缺陷的检测***的示意性结构图，包括：
获取模块401，被配置为获取屏幕显示的目标图像。
第一转换模块402，被配置为将所述目标图像从空间域转换到频率域，以突出所述目标图像的特征信息，所述特征信息包括高频信息。
压缩模块403，被配置为压缩所述高频信息。
第二转换模块404，被配置为将所述目标图像从频率域转换到空间域。
判断模块405，被配置为通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷。
在一种可选的实施例中，所述***还包括：
增强模块，被配置为在所述第一转换模块402将所述目标图像从空间域转换到频率域之前，通过对数变换，增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
在一种可选的实施例中，所述***还包括：
滤波模块，被配置为在所述第二转换模块404将所述目标图像从频率域转换到空间域之后，通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
在一种可选的实施例中，所述判断模块405包括：
确定子模块，被配置为根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值，确定检测阈值。
判断子模块，被配置为根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点。
在一种可选的实施例中，所述确定子模块包括：
确定单元，被配置为根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值，确定检测阈值。
所述判断子模块包括：
判断单元，被配置为根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值，以及预设的局部阈值，判断所述像素点是否为缺陷点。
在一种可选的实施例中，所述判断单元，进一步被配置为在所述差值大于所述局部阈值的情况下，判定所述像素点为缺陷点。
在所述差值小于或等于所述局部阈值的情况下，判定所述像素点不为缺陷点。
本发明通过将目标图像从空间域转换到频率域，能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩，从而在通过图像二值化算法后，能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度，进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出，便于显示缺陷的观察与识别。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种屏幕显示缺陷的检测方法，其特征在于，包括：
获取屏幕显示的目标图像；
将所述目标图像从空间域转换到频率域，以突出所述目标图像的特征信息，所述特征信息包括高频信息；
压缩所述高频信息；
将所述目标图像从频率域转换到空间域；
通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的屏幕显示缺陷的检测方法，其特征在于，在所述将所述目标图像从空间域转换到频率域的步骤之前，所述方法还包括：
通过对数变换，增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
3.根据权利要求1或2所述的屏幕显示缺陷的检测方法，其特征在于，在所述将所述目标图像从频率域转换到空间域的步骤之后，所述方法还包括：
通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
4.根据权利要求1所述的屏幕显示缺陷的检测方法，其特征在于，所述通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷，包括：
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值，确定检测阈值；
根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点。
5.根据权利要求4所述的屏幕显示缺陷的检测方法，其特征在于，所述确定检测阈值的步骤，包括：
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值，确定检测阈值；
所述根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点的步骤，包括：
根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值，以及预设的局部阈值，判断所述像素点是否为缺陷点。
6.根据权利要求5所述的屏幕显示缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值，以及预设的局部阈值，判断所述像素点是否为缺陷点，包括：
在所述差值大于所述局部阈值的情况下，判定所述像素点为缺陷点；
在所述差值小于或等于所述局部阈值的情况下，判定所述像素点不为缺陷点。
7.一种屏幕显示缺陷的检测***，其特征在于，包括：
获取模块，被配置为获取屏幕显示的目标图像；
第一转换模块，被配置为将所述目标图像从空间域转换到频率域，以突出所述目标图像的特征信息，所述特征信息包括高频信息；
压缩模块，被配置为压缩所述高频信息；
第二转换模块，被配置为将所述目标图像从频率域转换到空间域；
判断模块，被配置为通过图像二值化算法，判断所述目标图像是否存在缺陷。
8.根据权利要求7所述的屏幕显示缺陷的检测***，其特征在于，所述***还包括：
增强模块，被配置为在所述第一转换模块将所述目标图像从空间域转换到频率域之前，通过对数变换，增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
9.根据权利要求7或8所述的屏幕显示缺陷的检测***，其特征在于，所述***还包括：
滤波模块，被配置为在所述第二转换模块将所述目标图像从频率域转换到空间域之后，通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
10.根据权利要求7所述的屏幕显示缺陷的检测***，其特征在于，所述判断模块包括：
确定子模块，被配置为根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值，确定检测阈值；
判断子模块，被配置为根据所述检测阈值和所述像素点的像素值，判断所述像素点是否为缺陷点。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111539954A (zh) * 2020-05-25 2020-08-14 国网湖南省电力有限公司 采用x射线数字影像特征识别电缆缓冲层缺陷的方法、***及介质
CN111815630A (zh) * 2020-08-28 2020-10-23 歌尔股份有限公司 一种用于lcd屏幕的缺陷检测方法、装置
CN112184723A (zh) * 2020-09-16 2021-01-05 杭州三坛医疗科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备、存储介质
CN112235540A (zh) * 2020-10-09 2021-01-15 北京航空航天大学 一种用于屏幕显示故障识别报警的智能视频监控***
WO2021012735A1 (zh) * 2019-07-25 2021-01-28 研祥智能科技股份有限公司 屏幕显示缺陷的检测方法及***
CN112801891A (zh) * 2021-01-11 2021-05-14 Tcl华星光电技术有限公司 显示屏画面检测方法、显示屏画面检测***
CN113496476A (zh) * 2020-04-02 2021-10-12 北京东舟技术股份有限公司 花屏图像判断方法、设备及计算机存储介质
CN113785181A (zh) * 2020-03-24 2021-12-10 京东方科技集团股份有限公司 Oled屏幕点缺陷判定方法、装置、存储介质及电子设备
CN114429439A (zh) * 2020-10-14 2022-05-03 合肥欣奕华智能机器有限公司 一种显示故障检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN114820610A (zh) * 2022-06-29 2022-07-29 数聚(山东)医疗科技有限公司 基于图像处理的新材料医疗器械缺陷检测方法
CN116912233A (zh) * 2023-09-04 2023-10-20 深圳市明亚顺科技有限公司 基于液晶显示屏的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113113128A (zh) * 2021-04-15 2021-07-13 王小娟 基于vr、算法和5g技术的医疗手术辅助***以及方法
CN113393437A (zh) * 2021-06-15 2021-09-14 中航华东光电有限公司 基于oled显示模块的缺陷检测方法
CN114486903B (zh) * 2021-12-06 2024-05-14 浙江大学台州研究院 一种灰度自适应的卷材检测***及装置、算法
CN114549441B (zh) * 2022-02-14 2024-07-12 中船鹏力(南京)智能装备***有限公司 基于图像处理的吸管缺陷检测方法
CN114757949B (zh) * 2022-06-15 2022-09-27 济宁市海富电子科技有限公司 基于计算机视觉的电线电缆缺陷检测方法及***
CN115393359A (zh) * 2022-10-28 2022-11-25 菲特（天津）检测技术有限公司 一种镜片表面缺陷检测用的图像处理方法及***
CN115631198B (zh) * 2022-12-21 2023-08-08 深圳新视智科技术有限公司 玻璃显示屏的裂纹检测方法、装置及计算机设备
CN115661156B (zh) * 2022-12-28 2023-04-14 成都数联云算科技有限公司 图像生成方法、装置、存储介质、设备及计算机程序产品
CN116405661B (zh) * 2023-04-28 2023-09-29 可诺特软件(深圳)有限公司 一种智能电视开发性能测试方法和装置
CN116452580B (zh) * 2023-06-13 2023-09-01 山东古天电子科技有限公司 一种笔记本外观质量检测方法
CN116754566B (zh) * 2023-08-17 2023-10-31 绍兴旭源新材料科技有限公司 一种柔性折叠屏幕保护膜检测方法
CN116843688B (zh) * 2023-09-01 2023-11-24 山东虹纬纺织有限公司 一种纺织品质量视觉检测方法
CN117115128B (zh) * 2023-09-11 2024-07-05 杭州深度视觉科技有限公司 图像的像素值计算方法、装置、电子设备及存储介质
CN116934752B (zh) * 2023-09-18 2023-12-08 山东国泰民安玻璃科技有限公司 一种基于人工智能的玻璃检测方法及***
CN117152180B (zh) * 2023-10-31 2024-01-26 山东克莱蒙特新材料科技有限公司 基于人工智能的矿物铸件缺陷检测方法
CN117274065B (zh) * 2023-11-21 2024-02-27 深圳市芯科云科技有限公司 基于双芯片交替处理的智能穿戴手表屏幕显示超分辨方法
CN117437600B (zh) * 2023-12-20 2024-03-26 山东海纳智能装备科技股份有限公司 基于图像识别技术的煤流监测***
CN117745724B (zh) * 2024-02-20 2024-04-26 高唐县瑞景精密机械有限公司 基于视觉分析的石材打磨加工缺陷区域分割方法
CN117808809B (zh) * 2024-03-01 2024-05-14 深圳市志合云创科技有限公司 晶圆表面缺陷的视觉检测方法及***

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9105075B1 (en) * 2013-02-06 2015-08-11 Ihs Global Inc. Enhancing seismic features using an optical filter array
CN105320962A (zh) * 2015-10-21 2016-02-10 东南大学 一种基于分类器集成的路面破损类型识别方法
CN106780486A (zh) * 2017-01-16 2017-05-31 大连海事大学 一种钢板表面缺陷图像提取方法
CN106815821A (zh) * 2017-01-23 2017-06-09 上海兴芯微电子科技有限公司 近红外图像的去噪方法和装置
CN106846267A (zh) * 2016-12-30 2017-06-13 四川迪派锐科技有限公司 一种管道焊缝检测用多尺度图像对比度增强方法
CN107749268A (zh) * 2017-10-27 2018-03-02 歌尔科技有限公司 屏幕检测方法及设备
CN108169236A (zh) * 2016-12-07 2018-06-15 广州映博智能科技有限公司 一种基于视觉的金属表面缺陷检测方法
CN108426537A (zh) * 2018-01-30 2018-08-21 华侨大学 一种基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法及***
CN109345528A (zh) * 2018-09-28 2019-02-15 凌云光技术集团有限责任公司 一种基于人眼视觉特性的显示屏缺陷检测方法及装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104978748B (zh) * 2015-07-06 2018-01-12 电子科技大学 一种基于局部像素值的液晶屏缺陷检测方法
CN106157310B (zh) * 2016-07-06 2018-09-14 南京汇川图像视觉技术有限公司 基于混合自适应水平集模型与多通道结合的TFT LCD mura缺陷检测方法
CN106297613B (zh) * 2016-08-08 2019-08-02 深圳市华星光电技术有限公司 一种显示屏残影检测***及方法
CN108280822B (zh) * 2017-12-20 2020-08-25 歌尔科技有限公司 屏幕划痕的检测方法及装置
CN109166111B (zh) * 2018-08-15 2021-06-29 苏州富鑫林光电科技有限公司 一种电子墨水屏缺陷检测方法及***
CN110895806A (zh) * 2019-07-25 2020-03-20 研祥智能科技股份有限公司 屏幕显示缺陷的检测方法及***

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9105075B1 (en) * 2013-02-06 2015-08-11 Ihs Global Inc. Enhancing seismic features using an optical filter array
CN105320962A (zh) * 2015-10-21 2016-02-10 东南大学 一种基于分类器集成的路面破损类型识别方法
CN108169236A (zh) * 2016-12-07 2018-06-15 广州映博智能科技有限公司 一种基于视觉的金属表面缺陷检测方法
CN106846267A (zh) * 2016-12-30 2017-06-13 四川迪派锐科技有限公司 一种管道焊缝检测用多尺度图像对比度增强方法
CN106780486A (zh) * 2017-01-16 2017-05-31 大连海事大学 一种钢板表面缺陷图像提取方法
CN106815821A (zh) * 2017-01-23 2017-06-09 上海兴芯微电子科技有限公司 近红外图像的去噪方法和装置
CN107749268A (zh) * 2017-10-27 2018-03-02 歌尔科技有限公司 屏幕检测方法及设备
CN108426537A (zh) * 2018-01-30 2018-08-21 华侨大学 一种基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法及***
CN109345528A (zh) * 2018-09-28 2019-02-15 凌云光技术集团有限责任公司 一种基于人眼视觉特性的显示屏缺陷检测方法及装置

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021012735A1 (zh) * 2019-07-25 2021-01-28 研祥智能科技股份有限公司 屏幕显示缺陷的检测方法及***
CN113785181A (zh) * 2020-03-24 2021-12-10 京东方科技集团股份有限公司 Oled屏幕点缺陷判定方法、装置、存储介质及电子设备
CN113496476A (zh) * 2020-04-02 2021-10-12 北京东舟技术股份有限公司 花屏图像判断方法、设备及计算机存储介质
CN111539954B (zh) * 2020-05-25 2024-01-23 国网湖南省电力有限公司 采用x射线数字影像特征识别电缆缓冲层缺陷的方法、***及介质
CN111539954A (zh) * 2020-05-25 2020-08-14 国网湖南省电力有限公司 采用x射线数字影像特征识别电缆缓冲层缺陷的方法、***及介质
CN111815630A (zh) * 2020-08-28 2020-10-23 歌尔股份有限公司 一种用于lcd屏幕的缺陷检测方法、装置
CN111815630B (zh) * 2020-08-28 2020-12-15 歌尔股份有限公司 一种用于lcd屏幕的缺陷检测方法、装置
WO2022042579A1 (zh) * 2020-08-28 2022-03-03 歌尔股份有限公司 一种用于lcd屏幕的缺陷检测方法、装置
CN112184723A (zh) * 2020-09-16 2021-01-05 杭州三坛医疗科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备、存储介质
CN112184723B (zh) * 2020-09-16 2024-03-26 杭州三坛医疗科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备、存储介质
CN112235540A (zh) * 2020-10-09 2021-01-15 北京航空航天大学 一种用于屏幕显示故障识别报警的智能视频监控***
CN114429439A (zh) * 2020-10-14 2022-05-03 合肥欣奕华智能机器有限公司 一种显示故障检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN112801891B (zh) * 2021-01-11 2023-10-03 Tcl华星光电技术有限公司 显示屏画面检测方法、显示屏画面检测***
CN112801891A (zh) * 2021-01-11 2021-05-14 Tcl华星光电技术有限公司 显示屏画面检测方法、显示屏画面检测***
CN114820610A (zh) * 2022-06-29 2022-07-29 数聚(山东)医疗科技有限公司 基于图像处理的新材料医疗器械缺陷检测方法
CN114820610B (zh) * 2022-06-29 2022-09-06 数聚(山东)医疗科技有限公司 基于图像处理的新材料医疗器械缺陷检测方法
CN116912233A (zh) * 2023-09-04 2023-10-20 深圳市明亚顺科技有限公司 基于液晶显示屏的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质
CN116912233B (zh) * 2023-09-04 2024-02-13 深圳市明亚顺科技有限公司 基于液晶显示屏的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质

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