CN116912181A - 一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质 - Google Patents

一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116912181A
CN116912181A CN202310787064.XA CN202310787064A CN116912181A CN 116912181 A CN116912181 A CN 116912181A CN 202310787064 A CN202310787064 A CN 202310787064A CN 116912181 A CN116912181 A CN 116912181A
Authority
CN
China
Prior art keywords
screen
image data
data
image
brightness
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.)
Granted
Application number
CN202310787064.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN116912181B (zh
Inventor
杨洪亮
曾庆良
何琼琼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Ctc Testing Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Ctc Testing Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Ctc Testing Co ltd filed Critical Shenzhen Ctc Testing Co ltd
Priority to CN202310787064.XA priority Critical patent/CN116912181B/zh
Publication of CN116912181A publication Critical patent/CN116912181A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116912181B publication Critical patent/CN116912181B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30121—CRT, LCD or plasma display

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质，方法包括：获取待检测屏幕的第一检测图像数据；通过预设方法对第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；根据预设规格将检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；根据梯度图像将检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。本发明通过计算不同亮度的区域图像的面积占比以及相邻区域图像的亮度变化数据对屏幕亮度均匀度进行检测。

Description

一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理和数据传输领域，更具体的，涉及一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质。
背景技术
现在的屏幕亮度均匀度基本是通过9点法等取点法对屏幕亮度的均匀度进行检测，主要通过找到屏幕亮度的最大值和最小值，计算亮度最小值和最大值的比值，以得到的结果作为屏幕均匀度检测数据，在这种检测方式下，容易漏点，造成检测数据不精准，或者屏幕亮度的最大值和最小值之间的相对距离较近，屏幕的亮度波动范围较大，但是通过取点法只能判断整体屏幕的亮度变化情况，无法对屏幕局部部分的亮度变化情况进行检测。
因此现有技术存在缺陷，急需改进。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质，能够更有效更快速的对屏幕亮度均匀度进行检测。
本发明第一方面提供了一种屏幕均匀度检测方法，包括：
获取待检测屏幕的第一检测图像数据；
通过预设方法对所述第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；
对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；
根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；
根据所述梯度图像将所述检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；
根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到所述待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。
本方案中，所述根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，包括：
分别对所述多个子图像数据进行预处理，去除每一个子图像数据中亮度值差异值大于第一预设阈值的像素点；
分别计算每一个预处理后子图像数据的像素点亮度值的平均值，将计算结果设置为每一个子图像数据的亮度值；
以每一个子图像的中心点作为所述子图像的坐标数据；
基于所述每一个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像。
本方案中，还包括：
根据所述梯度图像进行分析，得到所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值；
计算所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值的比值，得到第一比值；
判断所述第一比值是否小于第二预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测。
本方案中，所述根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
根据所述梯度图像进行分析，将最亮点坐标数据或最暗点坐标数据所在区域设定为第一区域；
计算第一区域的面积；
基于所述第一区域向外延伸，得到第二区域；
计算第二区域的面积，并计算第二区域的面积与第一区域的面积的比值，得到第二比值；
判断所述第二比值是否小于第三预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测。
本方案中，所述通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
获取一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据和亮度值；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据的最短距离；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点亮度值和最亮点亮度值的比值，得到第三比值；
根据相对应的最短距离和第三比值进行计算，得到第一变化率；
判断第一变化率是否大于第四预设阈值；
是，则判定为不合格；
否，则基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测。
本方案中，所述基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测，包括：
基于所述最亮点和相对最暗点的最短距离，计算每一区域图像的相对亮度变化率，对变化率大于第五预设阈值的数据标记为异常数据；
根据所述异常数据进行分析，对所述异常数据中的标记长度进行累加，得到异常数据总标记长度；
计算所述异常数据总标记长度与所述最亮点和相对最暗点的最短距离的比值，得到第四比值；
判断所述第四比值是否大于第六预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则判定为合格。
本发明第二方面提供了一种屏幕均匀度检测***，包括存储器和处理器，所述存储器中包括屏幕均匀度检测方法程序，所述屏幕均匀度检测方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取待检测屏幕的第一检测图像数据；
通过预设方法对所述第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；
对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；
根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；
根据所述梯度图像将所述检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；
根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到所述待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。
本方案中，所述根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，包括：
分别对所述多个子图像数据进行预处理，去除每一个子图像数据中亮度值差异值大于第一预设阈值的像素点；
分别计算每一个预处理后子图像数据的像素点亮度值的平均值，将计算结果设置为每一个子图像数据的亮度值；
以每一个子图像的中心点作为所述子图像的坐标数据；
基于所述每一个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像。
本方案中，还包括：
根据所述梯度图像进行分析，得到所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值；
计算所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值的比值，得到第一比值；
判断所述第一比值是否小于第二预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测。
本方案中，所述根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
根据所述梯度图像进行分析，将最亮点坐标数据或最暗点坐标数据所在区域设定为第一区域；
计算第一区域的面积；
基于所述第一区域向外延伸，得到第二区域；
计算第二区域的面积，并计算第二区域的面积与第一区域的面积的比值，得到第二比值；
判断所述第二比值是否小于第三预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测。
本方案中，所述通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
获取一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据和亮度值；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据的最短距离；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点亮度值和最亮点亮度值的比值，得到第三比值；
根据相对应的最短距离和第三比值进行计算，得到第一变化率；
判断第一变化率是否大于第四预设阈值；
是，则判定为不合格；
否，则基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测。
本方案中，所述基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测，包括：
基于所述最亮点和相对最暗点的最短距离，计算每一区域图像的相对亮度变化率，对变化率大于第五预设阈值的数据标记为异常数据；
根据所述异常数据进行分析，对所述异常数据中的标记长度进行累加，得到异常数据总标记长度；
计算所述异常数据总标记长度与所述最亮点和相对最暗点的最短距离的比值，得到第四比值；
判断所述第四比值是否大于第六预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则判定为合格。本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种屏幕均匀度检测方法程序，所述一种屏幕均匀度检测方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种屏幕均匀度检测方法的步骤。
本发明公开了一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质，方法包括：获取待检测屏幕的第一检测图像数据；通过预设方法对第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；根据预设规格将检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；根据梯度图像将检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。本发明通过计算不同亮度的区域图像的面积占比以及相邻区域图像的亮度变化数据对屏幕亮度均匀度进行检测。
附图说明
图1示出了本发明一种屏幕均匀度检测方法的流程图；
图2示出了本发明一种绘制梯度图像方法的流程图；
图3示出了本发明一种根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测方法的流程图；
图4示出了本发明一种屏幕均匀度检测***的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本发明一种屏幕均匀度检测方法的流程图。
如图1所示，本发明公开了一种屏幕均匀度检测方法，包括：
S102，获取待检测屏幕的第一检测图像数据；
S104，通过预设方法对所述第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；
S106，对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；
S108，根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；
S110，根据所述梯度图像将所述检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；
S112，根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到所述待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。
根据本发明实施例，通过相机设备获取待检测屏幕的第一检测数据数据，然后通过***控制相机设备通过不同角度过位置再次对待检测屏幕进行拍摄，得到一个或多个第二检测图像数据，通过第二检测图像数据对第一检测数据数据的亮度值进行校正。对校正后的第一检测图像数据进行二值化处理，确定检测图像的边缘特征，根据检测图像的边缘特征对背景图像进行分割，得到检测屏幕图像数据。然后根据检测屏幕图像数据的图像尺寸将检测屏幕图像数据划分为多个m*n像素点的子图像数据，以子图像数据中所有像素点的平均亮度值作为当前子图像数据的亮度值，以子图像数据的中心点坐标作为当前子图像数据的坐标数据，根据所有子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，用于表示待检测屏幕的亮度值变化数据，通过梯度图像计算最亮点或最暗点所在区域以及相邻区域的面积，通过亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测。在检测正常的情况下，再通过屏幕最亮点和最暗点之间的亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，根据所有检测数据生成待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告，并将生成的检测报告发送至显示终端进行显示。
根据本发明实施例，所述通过预设方法对所述第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正，包括：
通过预设角度和/或位置获取一个或多个第二检测图像数据；
根据所述第一检测图像数据和第二检测图像数据进行对比分析，得到修正系数；
基于所述修正系数对所述第一检测图像数据进行校正。
需要说明的是，可以通过相机设备对屏幕进行拍摄获取检测图像数据，例如CCD相机等，但由于CCD相机的分辨率有限，在对较大屏幕进行检测时无法在一次的情况下对屏幕进行检测，另外，考虑拍摄角度对屏幕亮度的影响，在获取第一检测图像数据的同时，通过***预设的角度或位置再次对待检测屏幕进行拍摄，得到一个或多个第二检测图像数据，基于一个或多个第二检测图像数据进行分析，计算待检测屏幕上每一个像素点的修正系数。其中，修正系数通过***根据预设规则结合第一检测图像数据和第二检测图像数据像素点亮度值的对比值计算得到。
根据本发明实施例，所述对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据，包括：
对校正后的第一检测图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据；
根据所述二值化图像数据进行分析，得到边缘图像数据；
根据所述边缘图像数据对背景图像进行分割，得到检测屏幕图像数据。
需要说明的是，在检测图像数据中待检测屏幕图像外，通常还存在与检测结果无关的背景数据，考虑到背景数据对最终检测结果的影响，需要在检测开始前对背景图像进行分割，消除背景图像对检测结果的影响。
首先对第一检测图像数据进行灰度处理，得到灰度图像数据，通过***设置的预设亮度阈值对灰度图像数据进行分析，将大于或等于预设亮度阈值的像素点设置为255，小于预设亮度阈值的像素点设置为0，得到二值化图像数据。然后根据二值化图像数据进行分析，得到待检测屏幕图像的边缘特征，根据边缘特征对二值化图像中的目标图像和背景图像进行分割，得到检测屏幕图像数据。
图2示出了本发明一种绘制梯度图像方法的流程图。
如图2所示，根据本发明实施例，所述根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，包括：
S202，分别对所述多个子图像数据进行预处理，去除每一个子图像数据中亮度值差异值大于第一预设阈值的像素点；
S204，分别计算每一个预处理后子图像数据的像素点亮度值的平均值，
将计算结果设置为每一个子图像数据的亮度值；
S206，以每一个子图像的中心点作为所述子图像的坐标数据；
S208，基于所述每一个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像。
需要说明的是，子图像数据为m*n尺寸的图像数据，其中，m和n为像素点的个数，通过***根据待检测屏幕的尺寸计算得到。
在获取待检测屏幕图像时会产生一定的噪声，需要在数据处理之前对子图像数据进行去噪处理，选取每个子图像数据内像素点亮度值的中位数作为标准数据，计算其他像素点亮度值和标准数据的比值，得到每个像素点亮度值和标准数据的差异值，也就是亮度值差异值，然后将每个像素点的亮度值差异值与第一预设阈值进行对比，剔除大于第一预设阈值的像素点，完成图像去噪处理。其中，第一预设阈值有***根据历史检测数据进行设置。
然后，计算去噪处理后的子图像数据的像素点亮度值的平均值，并将其平均值设定为当前子图像的亮度值。之后基于待检测图像建立的坐标系确定子图像数据的四个端点坐标，并通过子图像数据的四个端点坐标计算得到当前子图像数据的中心点坐标，将其中心点坐标设置为当前子图像数据的坐标数据。在每个子区域数据的亮度值和坐标数据计算完成后，根据每个子区域数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，将待检测屏幕的亮度值变化数据通过可视化图像的方式进行显示。
根据本发明实施例，还包括：
根据所述梯度图像进行分析，得到所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值；
计算所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值的比值，得到第一比值；
判断所述第一比值是否小于第二预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测。
需要说明的是，通过梯度图像的峰谷值确定待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值，然后通过待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值进行计算，其计算方法为亮度值最小值/亮度值最大值*100％＝第一比值。通过计算第一比值可以确定待检测屏幕最暗点和最亮点的差异情况，从而判断待检测屏幕的屏幕均匀度是否处于正常情况。其中，第二预设阈值的初始值为85％，即比值在85％以下的屏幕即可认定为是不合格产品。
图3示出了本发明一种根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测方法的流程图。
如图3所示，根据本发明实施例，所述根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
S302，根据所述梯度图像进行分析，将最亮点坐标数据或最暗点坐标数据所在区域设定为第一区域；
S304，计算第一区域的面积；
S306，基于所述第一区域向外延伸，得到第二区域；
S308，计算第二区域的面积，并计算第二区域的面积与第一区域的面积的比值，得到第二比值；
S310，判断所述第二比值是否小于第三预设阈值；
S312，若是，则判定为不合格；
S314，若否，则通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测。
需要说明的是，根据屏幕上所有像素点亮度值与屏幕亮度值最大值的比值，按照***预设区间将梯度图像划分为多个区域图像，例如，以1％的比值对梯度图像进行划分，亮度值在99％-100％之间为一个区域、98％-99％之间为一个区域……以划分区域后的梯度图像为基准，将最亮点坐标数据或最暗点坐标数据所在区域设定为第一区域，然后在第一区域的基础上向外延伸，将第一区域与相邻区域进行合并得到第二区域。其中，第三预设阈值的初始值为3，然后***根据历史检测数据对第三预设阈值进行动态调整，使屏幕均匀度检测更加精准。
根据本发明实施例，所述通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
获取一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据和亮度值；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据的最短距离；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点亮度值和最亮点亮度值的比值，得到第三比值；
根据相对应的最短距离和第三比值进行计算，得到第一变化率；
判断第一变化率是否大于第四预设阈值；
是，则判定为不合格；
否，则基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测。
需要说明的是，屏幕最暗点和最亮点距离较近的情况下，屏幕的亮度变化明显，屏幕亮度变化率较高，影响用户对屏幕的使用观感，针对于这种情况，可以分别通过整体图像和局部图像的亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测。
一般情况下，屏幕亮度值最大值处于屏幕中心位置或中心位置附近，然后基于屏幕亮度值最大值所在位置，向屏幕四周进行扩散，亮度逐渐降低，因此在屏幕边缘部分可能存在多个亮度值较低的相对最暗点。其中，相对最暗点根据其周围像素点的亮度值分析得到，如果存在多个不相邻的相对最暗点，那么这些不相邻的相对最暗点分别处于不相邻的区域图像中。其中，相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据的最短距离即相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据之间的直线距离，然后，根据每一个相对最暗点与最亮点之间的直线距离和亮度比值进行计算，得到单位距离内屏幕亮度值变化数据，即第一变化率，通过第一变化率与第四预设阈值进行对比，从而判断待检测屏幕是否合格。
另外，不同尺寸屏幕的亮度变化率检测标准不同，因此***根据屏幕的尺寸信息对第四预设阈值进行调整，选择合适的亮度变化率作为对比标准，对待检测屏幕的屏幕亮度变化率进行检测。
根据本发明实施例，所述基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测，包括：
基于所述最亮点和相对最暗点的最短距离，计算每一区域图像的相对亮度变化率，对变化率大于第五预设阈值的数据标记为异常数据；
根据所述异常数据进行分析，对所述异常数据中的标记长度进行累加，得到异常数据总标记长度；
计算所述异常数据总标记长度与所述最亮点和相对最暗点的最短距离的比值，得到第四比值；
判断所述第四比值是否大于第六预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则判定为合格。
需要说明的是，在整体图像的屏幕亮度变化率检测符合标准的情况下，通过局部图像对屏幕亮度变化率进行检测，在最亮点和相对最暗点的最短路线的基础上，分别计算梯度图像中每一个区域图像的标记长度和相对亮度差值。其中，标记长度可以通过最亮点和相对最暗点的最短路线和区域图像的交点坐标数据计算得到，相对亮度差值可以通过将当前区域图像内的相对亮度值最大值和相对亮度值最小值除以整体图像内的亮度值最大值，再对得到的计算结果进行差值计算，得到相对亮度差值。通过计算标记长度和相对亮度差值即可得到当前区域图像的相对亮度变化率，当所有区域图像的相对亮度变化率计算完成后，将每个区域图像的相对亮度变化率分别与第五预设阈值进行对比，若区域图像的相对亮度变化率的小于等于第五预设阈值的数据为满足屏幕检测要求，当前区域为合格区域；若大于第五预设阈值，则表示当前区域亮度变化波动过大，不满足屏幕检测要求，将当前区域图像其标记为异常数据。其中，不同尺寸屏幕的亮度变化率检测标准不同，因此***根据屏幕的尺寸信息对第五预设阈值进行调整，选择合适的亮度变化率作为对比标准，对待检测屏幕中每个区域图像的屏幕亮度变化率进行检测。
当所有区域图像对比完成后，计算每一个异常数据中的相对长度进行累加得到异常数据总标记长度，将异常数据总标记长度与最亮点和相对最暗点的最短距离的比值与第六预设阈值进行对比，判断待检测屏幕得局部图像是否满足检测标准。其中，第六预设阈值为50％，即当异常数据总标记长度超过最亮点和相对最暗点的最短距离的一半时，可以判定当前带检测屏幕的亮度均匀度不合格。
图4示出了本发明一种屏幕均匀度检测***的框图。
如图4所示，本发明第二方面提供了一种屏幕均匀度检测***4，包括存储器41和处理器42，所述存储器中包括屏幕均匀度检测方法程序，所述屏幕均匀度检测方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取待检测屏幕的第一检测图像数据；
S104，通过预设方法对所述第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；
S106，对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；
S108，根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；
S110，根据所述梯度图像将所述检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；
S112，根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到所述待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。
根据本发明实施例，通过相机设备获取待检测屏幕的第一检测数据数据，然后通过***控制相机设备通过不同角度过位置再次对待检测屏幕进行拍摄，得到一个或多个第二检测图像数据，通过第二检测图像数据对第一检测数据数据的亮度值进行校正。对校正后的第一检测图像数据进行二值化处理，确定检测图像的边缘特征，根据检测图像的边缘特征对背景图像进行分割，得到检测屏幕图像数据。然后根据检测屏幕图像数据的图像尺寸将检测屏幕图像数据划分为多个m*n像素点的子图像数据，以子图像数据中所有像素点的平均亮度值作为当前子图像数据的亮度值，以子图像数据的中心点坐标作为当前子图像数据的坐标数据，根据所有子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，用于表示待检测屏幕的亮度值变化数据，通过梯度图像计算最亮点或最暗点所在区域以及相邻区域的面积，通过亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测。在检测正常的情况下，再通过屏幕最亮点和最暗点之间的亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，根据所有检测数据生成待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告，并将生成的检测报告发送至显示终端进行显示。
根据本发明实施例，所述通过预设方法对所述第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正，包括：
通过预设角度和/或位置获取一个或多个第二检测图像数据；
根据所述第一检测图像数据和第二检测图像数据进行对比分析，得到修正系数；
基于所述修正系数对所述第一检测图像数据进行校正。
需要说明的是，可以通过相机设备对屏幕进行拍摄获取检测图像数据，例如CCD相机等，但由于CCD相机的分辨率有限，在对较大屏幕进行检测时无法在一次的情况下对屏幕进行检测，另外，考虑拍摄角度对屏幕亮度的影响，在获取第一检测图像数据的同时，通过***预设的角度或位置再次对待检测屏幕进行拍摄，得到一个或多个第二检测图像数据，基于一个或多个第二检测图像数据进行分析，计算待检测屏幕上每一个像素点的修正系数。其中，修正系数通过***根据预设规则结合第一检测图像数据和第二检测图像数据像素点亮度值的对比值计算得到。
根据本发明实施例，所述对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据，包括：
对校正后的第一检测图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据；
根据所述二值化图像数据进行分析，得到边缘图像数据；
根据所述边缘图像数据对背景图像进行分割，得到检测屏幕图像数据。
需要说明的是，在检测图像数据中待检测屏幕图像外，通常还存在与检测结果无关的背景数据，考虑到背景数据对最终检测结果的影响，需要在检测开始前对背景图像进行分割，消除背景图像对检测结果的影响。
首先对第一检测图像数据进行灰度处理，得到灰度图像数据，通过***设置的预设亮度阈值对灰度图像数据进行分析，将大于或等于预设亮度阈值的像素点设置为255，小于预设亮度阈值的像素点设置为0，得到二值化图像数据。然后根据二值化图像数据进行分析，得到待检测屏幕图像的边缘特征，根据边缘特征对二值化图像中的目标图像和背景图像进行分割，得到检测屏幕图像数据。
根据本发明实施例，所述根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，包括：
分别对所述多个子图像数据进行预处理，去除每一个子图像数据中亮度值差异值大于第一预设阈值的像素点；
分别计算每一个预处理后子图像数据的像素点亮度值的平均值，将计算结果设置为每一个子图像数据的亮度值；
以每一个子图像的中心点作为所述子图像的坐标数据；
基于所述每一个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像。
需要说明的是，子图像数据为m*n尺寸的图像数据，其中，m和n为像素点的个数，通过***根据待检测屏幕的尺寸计算得到。
在获取待检测屏幕图像时会产生一定的噪声，需要在数据处理之前对子图像数据进行去噪处理，选取每个子图像数据内像素点亮度值的中位数作为标准数据，计算其他像素点亮度值和标准数据的比值，得到每个像素点亮度值和标准数据的差异值，也就是亮度值差异值，然后将每个像素点的亮度值差异值与第一预设阈值进行对比，剔除大于第一预设阈值的像素点，完成图像去噪处理。其中，第一预设阈值有***根据历史检测数据进行设置。
然后，计算去噪处理后的子图像数据的像素点亮度值的平均值，并将其平均值设定为当前子图像的亮度值。之后基于待检测图像建立的坐标系确定子图像数据的四个端点坐标，并通过子图像数据的四个端点坐标计算得到当前子图像数据的中心点坐标，将其中心点坐标设置为当前子图像数据的坐标数据。在每个子区域数据的亮度值和坐标数据计算完成后，根据每个子区域数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，将待检测屏幕的亮度值变化数据通过可视化图像的方式进行显示。
根据本发明实施例，还包括：
根据所述梯度图像进行分析，得到所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值；
计算所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值的比值，得到第一比值；
判断所述第一比值是否小于第二预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测。
需要说明的是，通过梯度图像的峰谷值确定待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值，然后通过待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值进行计算，其计算方法为亮度值最小值/亮度值最大值*100％＝第一比值。通过计算第一比值可以确定待检测屏幕最暗点和最亮点的差异情况，从而判断待检测屏幕的屏幕均匀度是否处于正常情况。其中，第二预设阈值的初始值为85％，即比值在85％以下的屏幕即可认定为是不合格产品。
根据本发明实施例，所述根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
根据所述梯度图像进行分析，将最亮点坐标数据或最暗点坐标数据所在区域设定为第一区域；
计算第一区域的面积；
基于所述第一区域向外延伸，得到第二区域；
计算第二区域的面积，并计算第二区域的面积与第一区域的面积的比值，得到第二比值；
判断所述第二比值是否小于第三预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测。
需要说明的是，根据屏幕上所有像素点亮度值与屏幕亮度值最大值的比值，按照***预设区间将梯度图像划分为多个区域图像，例如，以1％的比值对梯度图像进行划分，亮度值在99％-100％之间为一个区域、98％-99％之间为一个区域……以划分区域后的梯度图像为基准，将最亮点坐标数据或最暗点坐标数据所在区域设定为第一区域，然后在第一区域的基础上向外延伸，将第一区域与相邻区域进行合并得到第二区域。其中，第三预设阈值的初始值为3，然后***根据历史检测数据对第三预设阈值进行动态调整，使屏幕均匀度检测更加精准。
根据本发明实施例，所述通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
获取一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据和亮度值；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据的最短距离；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点亮度值和最亮点亮度值的比值，得到第三比值；
根据相对应的最短距离和第三比值进行计算，得到第一变化率；
判断第一变化率是否大于第四预设阈值；
是，则判定为不合格；
否，则基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测。
需要说明的是，屏幕最暗点和最亮点距离较近的情况下，屏幕的亮度变化明显，屏幕亮度变化率较高，影响用户对屏幕的使用观感，针对于这种情况，可以分别通过整体图像和局部图像的亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测。
一般情况下，屏幕亮度值最大值处于屏幕中心位置或中心位置附近，然后基于屏幕亮度值最大值所在位置，向屏幕四周进行扩散，亮度逐渐降低，因此在屏幕边缘部分可能存在多个亮度值较低的相对最暗点。其中，相对最暗点根据其周围像素点的亮度值分析得到，如果存在多个不相邻的相对最暗点，那么这些不相邻的相对最暗点分别处于不相邻的区域图像中。其中，相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据的最短距离即相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据之间的直线距离，然后，根据每一个相对最暗点与最亮点之间的直线距离和亮度比值进行计算，得到单位距离内屏幕亮度值变化数据，即第一变化率，通过第一变化率与第四预设阈值进行对比，从而判断待检测屏幕是否合格。
另外，不同尺寸屏幕的亮度变化率检测标准不同，因此***根据屏幕的尺寸信息对第四预设阈值进行调整，选择合适的亮度变化率作为对比标准，对待检测屏幕的屏幕亮度变化率进行检测。
根据本发明实施例，所述基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测，包括：
基于所述最亮点和相对最暗点的最短距离，计算每一区域图像的相对亮度变化率，对变化率大于第五预设阈值的数据标记为异常数据；
根据所述异常数据进行分析，对所述异常数据中的标记长度进行累加，得到异常数据总标记长度；
计算所述异常数据总标记长度与所述最亮点和相对最暗点的最短距离的比值，得到第四比值；
判断所述第四比值是否大于第六预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则判定为合格。
需要说明的是，在整体图像的屏幕亮度变化率检测符合标准的情况下，通过局部图像对屏幕亮度变化率进行检测，在最亮点和相对最暗点的最短路线的基础上，分别计算梯度图像中每一个区域图像的标记长度和相对亮度差值。其中，标记长度可以通过最亮点和相对最暗点的最短路线和区域图像的交点坐标数据计算得到，相对亮度差值可以通过将当前区域图像内的相对亮度值最大值和相对亮度值最小值除以整体图像内的亮度值最大值，再对得到的计算结果进行差值计算，得到相对亮度差值。通过计算标记长度和相对亮度差值即可得到当前区域图像的相对亮度变化率，当所有区域图像的相对亮度变化率计算完成后，将每个区域图像的相对亮度变化率分别与第五预设阈值进行对比，若区域图像的相对亮度变化率的小于等于第五预设阈值的数据为满足屏幕检测要求，当前区域为合格区域；若大于第五预设阈值，则表示当前区域亮度变化波动过大，不满足屏幕检测要求，将当前区域图像其标记为异常数据。其中，不同尺寸屏幕的亮度变化率检测标准不同，因此***根据屏幕的尺寸信息对第五预设阈值进行调整，选择合适的亮度变化率作为对比标准，对待检测屏幕中每个区域图像的屏幕亮度变化率进行检测。
当所有区域图像对比完成后，计算每一个异常数据中的相对长度进行累加得到异常数据总标记长度，将异常数据总标记长度与最亮点和相对最暗点的最短距离的比值与第六预设阈值进行对比，判断待检测屏幕得局部图像是否满足检测标准。其中，第六预设阈值为50％，即当异常数据总标记长度超过最亮点和相对最暗点的最短距离的一半时，可以判定当前带检测屏幕的亮度均匀度不合格。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种屏幕均匀度检测方法程序，所述一种屏幕均匀度检测方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种屏幕均匀度检测方法的步骤。
本发明公开了一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质，方法包括：获取待检测屏幕的第一检测图像数据；通过预设方法对第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；根据预设规格将检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；根据梯度图像将检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。本发明通过计算不同亮度的区域图像的面积占比以及相邻区域图像的亮度变化数据对屏幕亮度均匀度进行检测。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种屏幕均匀度检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测屏幕的第一检测图像数据；
通过预设方法对所述第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；
对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；
根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；
根据所述梯度图像将所述检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；
根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到所述待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。
2.根据权利要求1所述的屏幕均匀度检测方法，其特征在于，所述根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，包括：
分别对所述多个子图像数据进行预处理，去除每一个子图像数据中亮度值差异值大于第一预设阈值的像素点；
分别计算每一个预处理后子图像数据的像素点亮度值的平均值，将计算结果设置为每一个子图像数据的亮度值；
以每一个子图像的中心点作为所述子图像的坐标数据；
基于所述每一个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像。
3.根据权利要求1所述的屏幕均匀度检测方法，其特征在于，还包括：
根据所述梯度图像进行分析，得到所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值；
计算所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值的比值，得到第一比值；
判断所述第一比值是否小于第二预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测。
4.根据权利要求3所述的屏幕均匀度检测方法，其特征在于，所述根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
根据所述梯度图像进行分析，将最亮点坐标数据或最暗点坐标数据所在区域设定为第一区域；
计算第一区域的面积；
基于所述第一区域向外延伸，得到第二区域；
计算第二区域的面积，并计算第二区域的面积与第一区域的面积的比值，得到第二比值；
判断所述第二比值是否小于第三预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测。
5.根据权利要求4所述的屏幕均匀度检测方法，其特征在于，所述通过屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，包括：
获取一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据和亮度值；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点坐标数据与最亮点坐标数据的最短距离；
分别计算所述一个或多个不相邻的相对最暗点亮度值和最亮点亮度值的比值，得到第三比值；
根据相对应的最短距离和第三比值进行计算，得到第一变化率；
判断第一变化率是否大于第四预设阈值；
是，则判定为不合格；
否，则基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测。
6.根据权利要求5所述的屏幕均匀度检测方法，其特征在于，所述基于划分后的梯度图像计算，通过局部图像的亮度变化率对待检测屏幕进行检测，包括：
基于所述最亮点和相对最暗点的最短距离，计算每一区域图像的相对亮度变化率，对变化率大于第五预设阈值的数据标记为异常数据；
根据所述异常数据进行分析，对所述异常数据中的标记长度进行累加，得到异常数据总标记长度；
计算所述异常数据总标记长度与所述最亮点和相对最暗点的最短距离的比值，得到第四比值；
判断所述第四比值是否大于第六预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则判定为合格。
7.一种屏幕均匀度检测***，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中包括屏幕均匀度检测方法程序，所述屏幕均匀度检测方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取待检测屏幕的第一检测图像数据；
通过预设方法对所述第一检测图像数据的像素点亮度值进行校正；
对校正后的第一检测图像数据进行背景去除，得到检测屏幕图像数据；
根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像；
根据所述梯度图像将所述检测屏幕图像数据划分为多个区域图像；
根据划分后的梯度图像通过亮度值区域面积变化数据和屏幕亮度变化数据对屏幕均匀度进行检测，得到所述待检测屏幕的屏幕均匀度检测报告。
8.根据权利要求7所述的一种屏幕均匀度检测***，其特征在于，所述根据预设规格将所述检测屏幕图像数据分成多个子图像数据,并根据所述多个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像，包括：
分别对所述多个子图像数据进行预处理，去除每一个子图像数据中亮度值差异值大于第一预设阈值的像素点；
分别计算每一个预处理后子图像数据的像素点亮度值的平均值，将计算结果设置为每一个子图像数据的亮度值；
以每一个子图像的中心点作为所述子图像的坐标数据；
基于所述每一个子图像数据的亮度值和坐标数据绘制梯度图像。
9.根据权利要求7所述的一种屏幕均匀度检测***，其特征在于，所述根据所述当前图像信息判断用户的身体状态，得到身体状态信息，包括：
根据所述梯度图像进行分析，得到所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值；
计算所述待检测屏幕的亮度值最小值和亮度值最大值的比值，得到第一比值；
判断所述第一比值是否小于第二预设阈值；
若是，则判定为不合格；
若否，则根据亮度值区域面积变化数据对屏幕均匀度进行检测。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括一种屏幕均匀度检测方法程序，所述一种屏幕均匀度检测方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的一种屏幕均匀度检测方法的步骤。
CN202310787064.XA 2023-06-30 2023-06-30 一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质 Active CN116912181B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310787064.XA CN116912181B (zh) 2023-06-30 2023-06-30 一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310787064.XA CN116912181B (zh) 2023-06-30 2023-06-30 一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116912181A true CN116912181A (zh) 2023-10-20
CN116912181B CN116912181B (zh) 2024-04-26

Family

ID=88359316

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310787064.XA Active CN116912181B (zh) 2023-06-30 2023-06-30 一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116912181B (zh)

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0944654A (ja) * 1995-07-26 1997-02-14 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、ノイズ除去装置及びノイズ除去方法
JP2005345290A (ja) * 2004-06-03 2005-12-15 Seiko Epson Corp 筋状欠陥検出方法及び装置
JP2008097474A (ja) * 2006-10-16 2008-04-24 Victor Co Of Japan Ltd 動画像フェード検出装置及びフェード検出プログラム
CN101876641A (zh) * 2009-04-30 2010-11-03 康宁股份有限公司 用于检测玻璃板中的缺陷的方法和装置
JP2011209639A (ja) * 2010-03-30 2011-10-20 Sharp Corp 表示装置、輝度ムラ補正方法、補正データ作成装置、および補正データ作成方法
CN106596068A (zh) * 2016-12-20 2017-04-26 广州视源电子科技股份有限公司 一种显示屏亮度均匀度的检测方法及装置
CN106713903A (zh) * 2016-12-08 2017-05-24 广州视源电子科技股份有限公司 屏幕亮度均匀度的检测方法和***
CN106791804A (zh) * 2016-11-23 2017-05-31 歌尔股份有限公司 用于摄像头模组的污点检测方法及装置
CN110351549A (zh) * 2019-07-23 2019-10-18 Tcl王牌电器(惠州)有限公司 屏幕显示状态检测方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN111340752A (zh) * 2019-12-04 2020-06-26 京东方科技集团股份有限公司 屏幕的检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111754906A (zh) * 2020-06-30 2020-10-09 上海天马微电子有限公司 曲面显示屏亮度均一性检测方法
WO2020258927A1 (zh) * 2019-06-25 2020-12-30 深圳Tcl新技术有限公司 显示均匀性的判断方法、装置及存储介质
CN113848044A (zh) * 2021-11-26 2021-12-28 武汉精创电子技术有限公司 一种显示屏亮色度一致性检测方法
WO2023029467A1 (zh) * 2021-08-31 2023-03-09 上海商汤智能科技有限公司 用于车灯检测的方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0944654A (ja) * 1995-07-26 1997-02-14 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、ノイズ除去装置及びノイズ除去方法
JP2005345290A (ja) * 2004-06-03 2005-12-15 Seiko Epson Corp 筋状欠陥検出方法及び装置
JP2008097474A (ja) * 2006-10-16 2008-04-24 Victor Co Of Japan Ltd 動画像フェード検出装置及びフェード検出プログラム
CN101876641A (zh) * 2009-04-30 2010-11-03 康宁股份有限公司 用于检测玻璃板中的缺陷的方法和装置
JP2011209639A (ja) * 2010-03-30 2011-10-20 Sharp Corp 表示装置、輝度ムラ補正方法、補正データ作成装置、および補正データ作成方法
CN106791804A (zh) * 2016-11-23 2017-05-31 歌尔股份有限公司 用于摄像头模组的污点检测方法及装置
CN106713903A (zh) * 2016-12-08 2017-05-24 广州视源电子科技股份有限公司 屏幕亮度均匀度的检测方法和***
CN106596068A (zh) * 2016-12-20 2017-04-26 广州视源电子科技股份有限公司 一种显示屏亮度均匀度的检测方法及装置
WO2020258927A1 (zh) * 2019-06-25 2020-12-30 深圳Tcl新技术有限公司 显示均匀性的判断方法、装置及存储介质
CN110351549A (zh) * 2019-07-23 2019-10-18 Tcl王牌电器(惠州)有限公司 屏幕显示状态检测方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN111340752A (zh) * 2019-12-04 2020-06-26 京东方科技集团股份有限公司 屏幕的检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
US20210174489A1 (en) * 2019-12-04 2021-06-10 Beijing Boe Optoelectronics Technology Co., Ltd. Method and apparatus for detecting a screen, and electronic device
CN111754906A (zh) * 2020-06-30 2020-10-09 上海天马微电子有限公司 曲面显示屏亮度均一性检测方法
WO2023029467A1 (zh) * 2021-08-31 2023-03-09 上海商汤智能科技有限公司 用于车灯检测的方法、装置、电子设备及存储介质
CN113848044A (zh) * 2021-11-26 2021-12-28 武汉精创电子技术有限公司 一种显示屏亮色度一致性检测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
万丽荣, 曾庆良: "液压马达加载测试装置的设计研究", 机床与液压, no. 6, 30 December 2003 (2003-12-30) *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116912181B (zh) 2024-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113379680B (zh) 缺陷检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN110366001B (zh) 视频清晰度的确定方法和装置、存储介质、电子装置
CN108737875B (zh) 图像处理方法及装置
CN114549670B (zh) 图像处理方法及图像处理***
CN110443783B (zh) 一种图像质量评估方法及装置
CN109002823B (zh) 一种感兴趣区域确定方法、装置、设备及可读存储介质
CN111896233B (zh) 对比度测试方法、对比度测试设备及存储介质
CN113052754B (zh) 一种图片背景虚化的方法及装置
CN114820334A (zh) 图像修复方法、装置、终端设备和可读存储介质
CN117670886B (zh) 显示屏缺陷检测方法、装置、设备及存储介质
CN113838003A (zh) 图像的斑点检测方法、设备、介质及计算机程序产品
CN116912181B (zh) 一种屏幕均匀度检测方法、***和可读存储介质
CN115760653B (zh) 图像校正方法、装置、设备及可读存储介质
CN111317426A (zh) 一种内窥镜参数自适应调整方法和装置
CN112017163A (zh) 图像模糊度检测的方法、装置、电子设备及存储介质
JP2008123329A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および記録媒体
CN107644412B (zh) 一种打印效果判断方法及装置
CN113469171A (zh) 识别sfr测试卡图像中感兴趣区域的方法及装置、介质
CN107103318B (zh) 图像点定位方法及图像点定位装置
CN111192253A (zh) 一种基于对比感受性及对比度的清晰度检查方法和***
CN115601606B (zh) 一种门店状态检测方法、装置、设备及存储介质
JPH06343140A (ja) 画像処理装置
US20080158429A1 (en) Circuit and method of dynamic contrast enhancement
CN113538830B (zh) 火情巡检方法、装置、设备及计算机存储介质
CN114119609B (zh) 图像污点浓度的检测方法、装置、设备及存储介质

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant