[發明專利]一種面板缺陷分類模型的建立方法及面板缺陷分類方法

在審

• 申請號: 202110295284.1
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN113205110A
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 王紹凱;童光紅;劉正君;譚久彬
• 申請（專利權）人: 哈工大機器人（中山）無人裝備與人工智能研究院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06T7/00;G06T7/73
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產權代理事務所(普通合伙) 11473
• 代理人: 徐蘇明

1.一種面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，包括：

獲取缺陷數據集，其中，所述缺陷數據集為包含面板缺陷的樣本圖片；

根據所述缺陷數據集確定增廣數據集；

從所述增廣數據集提取特征語義信息；

根據所述特征語義信息確定融合語義信息；

根據所述融合語義信息確定特征矩陣；

根據所述特征矩陣確定所述面板缺陷的位置和類別；

將所述缺陷數據集作為模型輸入，以及將所述面板缺陷的位置和類別作為模型輸出建立面板缺陷分類模型。

2.根據權利要求1所述的面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，所述根據所述缺陷數據集確定增廣數據集包括：

從所述缺陷數據集任意選取兩張原始缺陷圖片，將兩張所述原始缺陷圖片按預設權重進行融合后加上偏差，生成新缺陷圖片以確定所述增廣數據集。

3.根據權利要求1所述的面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，所述根據所述缺陷數據集確定增廣數據集包括：

從所述缺陷數據集任意選取兩張原始缺陷圖片，獲取其中一張所述原始缺陷圖片的位置區域，將所述位置區域與另一張所述原始缺陷圖片融合，形成新缺陷圖片以確定所述增廣數據集。

4.根據權利要求1所述的面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，所述從所述增廣數據集提取特征語義信息包括：

從所述增廣數據集提取不同尺度的所述特征語義信息。

5.根據權利要求4所述的面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，所述根據所述特征語義信息確定融合語義信息包括：

將所述特征語義信息中的低層特征語義信息與中層特征語義信息、高層特征語義信息融合，以確定不同尺度的所述融合語義信息。

6.根據權利要求1所述的面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，所述根據所述融合語義信息確定特征矩陣包括：

采用編碼器將所述融合語義信息轉換為所述特征矩陣。

7.根據權利要求1所述的面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，所述根據所述特征矩陣確定所述面板缺陷的位置和類別包括：

對所述特征矩陣進行聚類確定所述面板缺陷的類型，以及對所述特征矩陣進行回歸得到所述面板缺陷的位置。

8.根據權利要求7所述的面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，所述根據所述特征矩陣確定所述面板缺陷的位置和類別還包括：

對所述面板缺陷的類型和所述面板缺陷的位置進行篩選以篩除多余信息。

9.根據權利要求1所述的面板缺陷分類模型的建立方法，其特征在于，所述根據所述特征矩陣確定所述面板缺陷的位置和類別包括：

將所述特征矩陣還原為滿足預設對比度的圖片，根據所述圖片確定所述面板缺陷的類型和位置。

10.一種面板缺陷分類方法，其特征在于，包括：

初檢分類階段和復檢分類階段；

所述初檢分類階段包括：

通過線掃系統掃描顯示面板，獲取待分類面板圖像；

采用線掃算法確定所述待分類面板圖像的各類缺陷，并確定各類缺陷的缺陷評價結果；

所述復檢分類階段包括：

根據預先獲取的缺陷評價結果確定需復檢類面板缺陷，將所述待分類面板圖像輸入如權利要求1至9任一項所述面板缺陷分類模型的建立方法建立的面板缺陷分類模型，確定所述需復檢類面板缺陷的位置和類別，以完成所述需復檢類面板缺陷的分類。