[发明专利]显示屏质量检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种显示屏质量检测方法，其特征在于，包括：

接收部署在显示屏生产线上的控制台发送的质量检测请求，所述质量检测请求中包含所述显示屏生产线上的图像采集设备采集的显示屏图像；

将所述显示屏图像输入到缺陷分类模型中得到缺陷分类结果，其中，所述缺陷分类模型是采用深度卷积神经网络结构和图像分类算法对历史缺陷显示屏图像进行训练得到的；

根据所述缺陷分类结果确定所述显示屏图像对应的显示屏的质量好坏。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述缺陷分类模型是采用深度卷积神经网络结构和图像分类算法对历史缺陷显示屏图像进行训练得到的，包括：

所述缺陷分类模型是对所述历史缺陷显示屏图像的缺陷类别损失进行训练，以使所述缺陷类别损失的损失值满足预设损失阈值的结果；

其中，所述缺陷类别损失指预测缺陷类别与实际缺陷类别之间的损失值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述显示图像输入到缺陷分类模型中得到缺陷分类结果之前，还包括：

对所述显示屏图像进行图像预处理，其中，所述图像预处理包括下述处理中的一项或多项：

裁边、切块、旋转、缩小、放大。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述显示屏图像输入到缺陷分类模型中得到缺陷分类结果，包括：

根据负载均衡策略，确定承载处理资源的分类模型服务器；

将所述显示屏图像输入到运行在所述分类模型服务器上的所述缺陷分类模型中得到缺陷分类结果。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述缺陷分类结果包括代表缺陷类别的标签值；所述标签值包括0-n，n为大于等于1的正整数，0代表无缺陷，1-n分别代表不同缺陷类别；

所述根据所述缺陷分类结果确定所述显示屏图像对应的显示屏的质量好坏，包括：

根据生产阶段信息以及所述缺陷分类结果，确定所述显示屏图像对应的显示屏的质量好坏。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述缺陷分类结果确定所述显示屏图像对应的显示屏的质量好坏之后，还包括：

若确定所述显示屏为坏屏，则执行以下一项或多项操作：

通过控制器向生产管理者发送报警信息；

通过控制器将所述缺陷分类结果作为日志存储到生产数据库中；

通过控制器向所述控制台发送生产控制指令以便消除缺陷；

将所述显示屏图像和所述缺陷分类结果输入到所述缺陷分类模型中以便优化所述缺陷分类模型。

7.一种显示屏质量检测装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收部署在显示屏生产线上的控制台发送的质量检测请求，所述质量检测请求中包含所述显示屏生产线上的图像采集设备采集的显示屏图像；

处理模块，用于将所述显示屏图像输入到缺陷分类模型中得到缺陷分类结果，其中，所述缺陷分类模型是采用深度卷积神经网络结构和图像分类算法对历史缺陷显示屏图像进行训练得到的；

确定模块，用于根据所述缺陷分类结果确定所述显示屏图像对应的显示屏的质量好坏。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述缺陷分类模型是采用深度卷积神经网络结构和图像分类算法对历史缺陷显示屏图像进行训练得到的，包括：

所述缺陷分类模型是对所述历史缺陷显示屏图像的缺陷类别损失进行训练，以使所述缺陷类别损失的损失值满足预设损失阈值的结果；

其中，所述缺陷类别损失指预测缺陷类别与实际缺陷类别之间的损失值。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述处理模块，还用于在将所述显示图像输入到缺陷分类模型中得到缺陷分类结果之前，对所述显示屏图像进行图像预处理；

其中，所述图像预处理包括下述处理中的一项或多项：

裁边、切块、旋转、缩小、放大。