[发明专利]一种屏幕检测方法及检测系统在审

专利信息
申请号: 201810746927.8 申请日: 2018-07-09
公开(公告)号: CN108844966A 公开(公告)日: 2018-11-20
发明(设计)人: 谢宴武;曾毅;钟鹏;熊伟 申请(专利权)人: 广东速美达自动化股份有限公司
主分类号: G01N21/956 分类号: G01N21/956;G02F1/13
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 张春水;唐京桥
地址: 523000 广东省东莞*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 屏幕检测 检测 像素灰度 屏幕 屏幕检测系统 人工智能 检测区 线缺陷 预设 样本 采集装置 储存装置 检测系统 判断装置 视觉对位 正常屏幕 周期算法 变化量 点缺陷 信息化 液晶屏 点灯 判定
【权利要求书】:

1.一种屏幕检测方法,其特征在于,包括点、线缺陷检测方法,所述点、线缺陷检测方法包括如下步骤:

采集正常屏幕图像,通过图像处理得到对照图像,获取对照图像在X轴方向以及Y轴方向上的对照像素灰度值周期;

采集待检测屏幕图像,通过图像处理得到样本图像,获取待检测屏幕图像在X轴方向以及Y轴方向上的样本像素灰度值;

将所述样本像素灰度值与所述像素灰度值周期内的对照像素灰度值一一做差,当样本像素灰度值对应的差值大于预设值时,则判定为点、线缺陷。

2.根据权利要求1所述的屏幕检测方法,其特征在于,在将所述样本像素灰度值与对照像素灰度值周期一一做差时,若差值大于预设值的样本呈点状,则该缺陷判定为点缺陷。

3.根据权利要求1所述的屏幕检测方法,其特征在于,在将所述样本像素灰度值与对照像素灰度值周期一一做差时,若差值大于预设值的样本呈线状,则该缺陷判定为线缺陷。

4.根据权利要求1所述的屏幕检测方法,其特征在于,所述图像处理包括滤波处理。

5.根据权利要求1所述的屏幕检测方法,其特征在于,还包括基于深度学习的Mura缺陷检测方法,以判断液晶屏是否存在Mura缺陷,所述Mura缺陷检测方法包括:

采集屏幕图像,并进行Mura缺陷检测;

当出现Mura缺陷时,将该屏幕标记为有缺陷屏幕;当不存在Mura缺陷时,将该屏幕标记为无缺陷屏幕;

建立样本图像数据库,重复上述步骤,直至采集到满足检测精度的足够数量的样本图像,并将样本图像储存于所述样本图像数据库中;

将储存于所述样本数据库中的图像置于深度神经网络中学习训练,以逐渐提高Mura缺陷检测的精度。

6.一种屏幕检测系统,其特征在于,包括检测区,所述检测区包括:

采集装置,用于采集图像;

储存装置,用于储存经过所述采集装置采集所得样本图像数据库,所述储存装置电连接所述采集装置;

判断装置,用于判断图像是否存在缺陷,所述判断装置电连接所述采集装置;

视觉对位装置,所述视觉对位装置电连接所述对位平台并对准所述工作台,用于实现屏幕方位的调整。

7.根据权利要求6所述的屏幕检测系统,其特征在于,所述检测区内设有安装架,所述采集装置装设于所述安装架上;

所述安装架上还设有对位平台,所述对位平台上设有工作台,所述工作台位于所述采集装置下方;所述安装架上还设有第二抓取机构,所述第二抓取机构用于将待检测屏幕固定于工作台上;

所述工作台下方设有背光源,所述背光源电连接有光源控制器。

8.根据权利要求6所述的屏幕检测系统,其特征在于,所述屏幕检测系统还包括位于所述检测区一侧的待料区;所述待料区所述待料区上设有读码器,所述读码器用于读取待检测屏幕的ID;

其中,所述待料区与所述检测区之间设有第一抓取机构,所述待料区和所述检测区围设于所述第一抓取机构外侧;所述第一抓取机构用于将待料区上的待检测屏幕抓取放至检测区中进行检测。

9.根据权利要求7所述的屏幕检测系统,其特征在于,所述安装架上设有调整单轴,所述采集装置通过所述调整单轴装设于安装架上,所述调整单轴用于调整采集装置与待检测屏幕之间的距离。

10.根据权利要求9所述的屏幕检测系统,其特征在于,所述屏幕检测系统还包括工作站,所述工作站与Mes系统建立连接,并与采集装置、储存装置、判断装置以及读码器电连接。

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