[發(fā)明專利]顯示屏質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810709190.2
• 申請(qǐng)日: 2018-07-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109084955A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 文亞偉;冷家冰;劉明浩;徐玉林;郭江亮;李旭
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號(hào): G01M11/00
• 分類號(hào): G01M11/00;G01N21/95;G06T7/00;G06T7/10;G06K9/62
• 代理公司: 北京同立鈞成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 榮甜甜;劉芳

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N顯示屏質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：接收部署在顯示屏生產(chǎn)線上的控制臺(tái)發(fā)送的質(zhì)量檢測(cè)請(qǐng)求，該質(zhì)量檢測(cè)請(qǐng)求中包含顯示屏生產(chǎn)線上的圖像采集設(shè)備采集的顯示屏圖像，對(duì)所述顯示屏圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，以及將預(yù)處理后的顯示屏圖像輸入到缺陷檢測(cè)模型中得到缺陷檢測(cè)結(jié)果，該缺陷檢測(cè)模型是對(duì)歷史缺陷顯示屏圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割算法訓(xùn)練得到的，根據(jù)該缺陷檢測(cè)結(jié)果確定上述顯示屏圖像對(duì)應(yīng)的顯示屏的質(zhì)量好壞。該技術(shù)方案的缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確度高、系統(tǒng)性能好，業(yè)務(wù)擴(kuò)展能力高。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種顯示屏質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著科技的發(fā)展，信息顯示技術(shù)在人們生活中的作用與日俱增，顯示屏也因其體積小、重量輕、功率低、分辨率高、亮度高和無(wú)幾何變形諸多特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用。但在顯示屏的生產(chǎn)過(guò)程中，由于工藝及環(huán)境的原因可能導(dǎo)致顯示屏存在顯示缺陷，例如，點(diǎn)缺陷、線缺陷和面缺陷等。因而，顯示屏質(zhì)量檢測(cè)是生產(chǎn)過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)。

現(xiàn)有技術(shù)中，顯示屏質(zhì)量檢測(cè)主要采用人工檢測(cè)或機(jī)器輔助的人工檢測(cè)方法。具體的，人工檢測(cè)方法是指依賴行業(yè)專家肉眼觀察從生產(chǎn)環(huán)境中采集到的圖片給出判斷；機(jī)器輔助的人工檢測(cè)方法是指首先利用固化有行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)的質(zhì)檢系統(tǒng)對(duì)待檢測(cè)顯示屏圖像進(jìn)行檢測(cè)，其次再由行業(yè)專家對(duì)疑似存在缺陷的圖片進(jìn)行檢測(cè)判斷。

然而，不管是人工檢測(cè)方法，還是機(jī)器輔助的人工檢測(cè)方法均受人的主觀影響因素較大，檢測(cè)準(zhǔn)確度低、系統(tǒng)性能差，業(yè)務(wù)擴(kuò)展能力低。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N顯示屏質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以克服現(xiàn)有顯示屏缺陷檢測(cè)方法中由于受人的主觀影響因素較大，致使檢測(cè)準(zhǔn)確度低、系統(tǒng)性能差、業(yè)務(wù)擴(kuò)展能力低的問(wèn)題。

本申請(qǐng)第一方面提供一種顯示屏質(zhì)量檢測(cè)方法，包括：

接收部署在顯示屏生產(chǎn)線上的控制臺(tái)發(fā)送的質(zhì)量檢測(cè)請(qǐng)求，所述質(zhì)量檢測(cè)請(qǐng)求中包含所述顯示屏生產(chǎn)線上的圖像采集設(shè)備采集的顯示屏圖像；

對(duì)所述顯示屏圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，其中，所述圖像預(yù)處理包括下述處理中的一項(xiàng)或多項(xiàng)：裁邊、剪切、旋轉(zhuǎn)、縮小、放大；

將預(yù)處理后的所述顯示屏圖像輸入到缺陷檢測(cè)模型中得到缺陷檢測(cè)結(jié)果，其中，所述缺陷檢測(cè)模型是對(duì)歷史缺陷顯示屏圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割算法訓(xùn)練得到的；

根據(jù)所述缺陷檢測(cè)結(jié)果確定所述顯示屏圖像對(duì)應(yīng)的顯示屏的質(zhì)量好壞。

可選的，在第一方面的一種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述缺陷檢測(cè)模型是對(duì)歷史缺陷顯示屏圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割算法訓(xùn)練得到的，包括：

所述缺陷檢測(cè)模型是對(duì)所述歷史缺陷顯示屏圖像的預(yù)測(cè)像素類別進(jìn)行訓(xùn)練，以使所述預(yù)測(cè)像素類別與實(shí)際像素類別之間的損失值滿足預(yù)設(shè)損失閾值的結(jié)果。

可選的，在第一方面的另一種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述將預(yù)處理后的所述顯示屏圖像輸入到缺陷檢測(cè)模型中得到缺陷檢測(cè)結(jié)果，包括：

根據(jù)負(fù)載均衡策略，確定承載處理資源的檢測(cè)模型服務(wù)器；

將預(yù)處理后的所述顯示屏圖像輸入到運(yùn)行在所述檢測(cè)模型服務(wù)器上的所述缺陷檢測(cè)模型中得到缺陷檢測(cè)結(jié)果。

可選的，在第一方面的再一種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述缺陷檢測(cè)結(jié)果，包括：缺陷類別，和/或，缺陷位置；

所述根據(jù)所述缺陷檢測(cè)結(jié)果確定所述顯示屏圖像對(duì)應(yīng)的顯示屏的質(zhì)量好壞，包括：

根據(jù)生產(chǎn)階段信息以及所述缺陷檢測(cè)結(jié)果，確定所述顯示屏圖像對(duì)應(yīng)的顯示屏的質(zhì)量好壞。

可選的，在第一方面的又一種可能實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述缺陷檢測(cè)結(jié)果確定所述顯示屏圖像對(duì)應(yīng)的顯示屏的質(zhì)量好壞之后，該方法還包括：