[發(fā)明專利]一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911318271.0
• 申請(qǐng)日: 2019-12-19
• 公開（公告）號(hào): CN111160432A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 不公告發(fā)明人
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都數(shù)之聯(lián)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 熊曦

1.一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1：從AOI檢測(cè)站點(diǎn)采集面板缺陷圖片及缺陷圖片對(duì)應(yīng)的缺陷類別編碼信息；

步驟2：對(duì)缺陷圖片的缺陷位置打標(biāo)，將打標(biāo)后的缺陷圖片上傳至樣本庫(kù)中；

步驟3：基于指定的AOI檢測(cè)站點(diǎn)及若干個(gè)缺陷類別編碼，從樣本庫(kù)抽取對(duì)應(yīng)的缺陷圖片作為學(xué)習(xí)樣本；利用學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)類算法模型，生成缺陷檢測(cè)模型；

步驟4：抽取待分類AOI圖片并輸入缺陷檢測(cè)模型，模型自動(dòng)識(shí)別出AOI圖片的缺陷位置，并輸出對(duì)應(yīng)缺陷類別編碼的置信度水平；

步驟5：過(guò)濾置信度小于預(yù)設(shè)閾值的缺陷圖片。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，對(duì)缺陷圖片的缺陷位置打標(biāo)，用矩形框標(biāo)注缺陷位置并給出缺陷對(duì)應(yīng)的類別編碼信息；將打標(biāo)后的缺陷圖片及標(biāo)注文件上傳到樣本庫(kù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，所述步驟4還包括：對(duì)缺陷檢測(cè)模型執(zhí)行上線操作。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，步驟1中采集的缺陷圖片以及步驟4中抽取的AOI圖片均是從缺陷文件系統(tǒng)DFS獲得。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，在步驟5中，當(dāng)一張缺陷圖片中存在多個(gè)缺陷時(shí)，根據(jù)設(shè)定的缺陷優(yōu)先級(jí)順序，選擇優(yōu)先級(jí)最高的缺陷類別編碼作為該缺陷圖片的缺陷類別編碼。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，所述方法還包括步驟6：設(shè)定人工判定的置信度水平α，將缺陷類別編碼的置信度水平低于α的缺陷圖片自動(dòng)轉(zhuǎn)為人工判定缺陷類別。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，所述步驟3采用的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)類算法為Yolo V3或SSD或Faster R-CNN算法模型。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，缺陷檢測(cè)模型采用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)FPN，同時(shí)將主干網(wǎng)絡(luò)不同層的特征Map融合。

9.根據(jù)權(quán)利要求1-8中任意一個(gè)所述的一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類方法，其特征在于，步驟4中缺陷檢測(cè)模型輸出缺陷位置及所屬不同缺陷類別編碼的置信度列表，即

{(code_1,conf_1),…,(code_n,conf_n)}

其中，code_i表示第i種缺陷類別編碼，conf_i表示對(duì)應(yīng)缺陷位置屬于code_i的置信度；其中，

對(duì)應(yīng)位置的缺陷類別為置信度最大值對(duì)應(yīng)的缺陷類別編碼，即：

code＝argmax_i{conf_i}

即缺陷位置的缺陷類別編碼為置信度最高值所對(duì)應(yīng)的缺陷類別編碼。

10.一種面板生產(chǎn)制造缺陷的自動(dòng)分類系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

缺陷圖片采集單元，用于從AOI檢測(cè)站點(diǎn)采集面板缺陷圖片及缺陷圖片對(duì)應(yīng)的缺陷類別編碼信息；

缺陷圖片打標(biāo)單元，用于對(duì)缺陷圖片的缺陷位置打標(biāo)，將打標(biāo)后的缺陷圖片上傳至樣本庫(kù)；

模型構(gòu)建及訓(xùn)練單元，用于基于指定的AOI檢測(cè)站點(diǎn)及若干個(gè)缺陷類別編碼，從樣本庫(kù)抽取對(duì)應(yīng)的缺陷圖片作為學(xué)習(xí)樣本；利用學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)類算法模型，生成缺陷檢測(cè)模型；

缺陷識(shí)別單元，用于抽取待分類AOI圖片并輸入缺陷檢測(cè)模型，模型自動(dòng)識(shí)別出AOI圖片的缺陷位置，并輸出對(duì)應(yīng)缺陷類別編碼的置信度水平；

缺陷圖片過(guò)濾單元，用于過(guò)濾置信度小于預(yù)設(shè)閾值的缺陷圖片。