[發明專利]一種AMOLED顯示屏缺陷檢測方法、系統及存儲介質在審
| 申請號: | 201810540217.X | 申請日: | 2018-05-30 |
| 公開(公告)號: | CN108986069A | 公開(公告)日: | 2018-12-11 |
| 發明(設計)人: | 肖君軍;孫玉鳳 | 申請(專利權)人: | 哈爾濱工業大學深圳研究生院 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G01N21/88 |
| 代理公司: | 深圳市添源知識產權代理事務所(普通合伙) 44451 | 代理人: | 黎健任 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 子圖像灰度 檢測 差值步驟 初始輪廓 存儲介質 大致位置 模型步驟 缺陷檢測 預處理 圖像 輪廓曲線 全局圖像 缺陷圖像 灰度 采集 敏感 | ||
本發明提供了一種AMOLED顯示屏缺陷檢測方法、系統及存儲介質,該檢測方法包括:子圖像灰度級差值步驟:采集AMOLED顯示屏含缺陷圖像并進行預處理,找到缺陷的大致位置的輪廓曲線;RSF模型步驟:將子圖像灰度級差值步驟得到的AMOLED顯示屏缺陷的大致位置的輪廓作為RSF模型步驟中所需要的初始輪廓曲線,然后再采用RSF模型方法對圖像的缺陷進行精準的檢測。本發明在AMOLED顯示屏檢測時,在常用方法RSF模型的基礎上結合了子圖像灰度級差值方法對缺陷進行定位并求取其大致輪廓,解決了RSF模型對初始輪廓敏感的問題、提高了最終檢測的速度、解決了全局圖像模型有時不能處理灰度不均圖像的問題。
技術領域
本發明涉及圖像處理及顯示屏檢測算法領域,尤其涉及一種AMOLED顯示屏缺陷檢測方法、系統及存儲介質。
背景技術
隨著平板顯示和柔性顯示的快速普及,AMOLED(Active Matrix Organic LightEmitting Diode,譯作有源矩陣有機電致發光二極管)顯示技術憑借其視角廣、畫質均勻、響應快、低能耗,可折疊并且能做成柔性顯示屏等優點成為目前最受矚目的下一代新型顯示技術,尤其是蘋果推出使用AMOLED顯示面板的新一代iPhone X,將進一步催化AMOLED的加速滲透,引爆各品牌與面板廠競逐投資AMOLED的熱潮。
然而,AMOLED制備工藝復雜,所以在制造過程中會引入各種缺陷,例如點缺陷、線缺陷和Mura缺陷等。這些缺陷出現頻率高,對顯示屏的質量影響較大,不僅會降低產品的合格率,而且若未經處理就被投入使用會損壞FPC電路,造成IC及其他材料資源的浪費。所以,需要對AMOLED顯示屏進行缺陷檢測。傳統的人工檢測效率較低,不能滿足流水線生產的需求,而且還會受疲勞、主觀意識等因素的影響,造成錯撿、漏檢等不足。尤其是Mura缺陷,其種類繁多,表現形式各異,通常具有不規則的幾何形狀,在不確定的位置上,對比度低,邊緣模糊或沒有明顯的邊緣,是所有AMOLED顯示屏缺陷中較難檢測和評價的缺陷之一。
相比人工檢測的方法,依托機器視覺的檢測方法會解放勞動力,提高檢測效率。目前,國外許多專家學者對此做了很多研究并取得了不錯的成果,但是國內在AMOLED顯示屏缺陷檢測方面國外相比仍有一定的差距。所以研究依托機器視覺的AMOLED顯示屏缺陷不僅具有一定的應用前景,還可以進一步推動AMOLED顯示面板產業的發展。
發明內容
本發明提供了一種AMOLED顯示屏缺陷檢測方法,包括如下步驟:
子圖像灰度級差值步驟:采集AMOLED顯示屏含缺陷圖像并進行預處理,找到缺陷的大致位置的輪廓曲線;
RSF模型步驟:將所述子圖像灰度級差值步驟得到的AMOLED顯示屏缺陷的大致位置的輪廓作為所述RSF模型步驟中所需要的初始輪廓曲線,然后再采用所述RSF模型方法對圖像的缺陷進行精準的檢測。
作為本發明的進一步改進,所述子圖像灰度級差值步驟要把采集到的含有AMOLED顯示屏缺陷的圖像均勻地分成單個的子圖像,對于所述每個子圖像,按選定的步長和方法移動并計算其所包含的像素的灰度值總和,然后得到所述每個子圖像的所述像素灰度值總和的最大值與最小值的差值,根據這些差值確定灰度差值的閾值,再根據所述閾值判斷缺陷的位置,進而得到所述缺陷位置的大致輪廓。
作為本發明的進一步改進,所述每個子圖像分別在寬度和高度方向以每個小部分為步長進行移動,每移動一次,計算所述子圖像內所包含的像素灰度值總和。
作為本發明的進一步改進,所述子圖像灰度級差值步驟包括:
第一步驟:劃分子圖像;
第二步驟:對每個子圖像進行平移計算并求出灰度差值Bij;
第三步驟:根據Bij計算均值和方差,并求閾值;
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