[发明专利]一种面板缺陷分析方法、装置及存储介质有效
| 申请号: | 201810888604.2 | 申请日: | 2018-08-07 |
| 公开(公告)号: | CN109118482B | 公开(公告)日: | 2019-12-31 |
| 发明(设计)人: | 冀永楠 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司: | 44300 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) | 代理人: | 黄威 |
| 地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 电路区域 面板图像 存储介质 电路分割 分析图像 面板缺陷 分析 图像 机器学习模型 缺陷分析结果 缺陷分析 预设策略 人工的 检测 截取 工作量 电路 分割 | ||
1.一种面板缺陷分析方法,其特征在于,包括:
获取待分析的面板对应的面板图像;
采用预设的检测模型对所述面板图像中的缺陷进行检测,得到缺陷的位置和类型,所述检测模型为基于标注有缺陷的位置和类型的样本图像进行训练而得到,所述缺陷的位置和类型通过包含用预设数值标识缺陷的缺陷分割图像表征,所述缺陷分割图像根据缺陷特征用不同的像素值对缺陷区域和非缺陷区域进行分割,以通过所述缺陷分割图像中的像素值获知缺陷的位置及类型;
按照预设策略对所述面板图像进行电路区域分割,得到包括多个电路区域的电路分割图像;
根据所述缺陷的位置从所述电路分割图像中,截取所述缺陷所在的电路区域,得到待分析图像;
通过机器学习模型计算所述待分析图像中所述缺陷的位置,与所述电路区域中元器件位置之间的重叠区域,所述机器学习模型为基于包含不同缺陷及电路区域的样本分析图像进行训练而得到;
根据所述重叠区域和缺陷的类型分析所述缺陷对所述面板中电路造成的影响;
根据所述缺陷对所述面板中电路造成的影响,获取所述电路中元器件的受损程度;
根据所述受损程度确定缺陷修复策略,并根据所述缺陷修复策略生成所述面板对应的缺陷分析结果,其中不同类型的缺陷及其所在的位置对应不同的缺陷分析结果,所述受损程度包括多个等级,不同等级受损程度对应不同的缺陷修复策略。
2.根据权利要求1所述的面板缺陷分析方法,其特征在于,所述按照预设策略对所述面板图像进行电路区域分割,得到包括多个电路区域的电路分割图像的步骤包括:
获取包含目标电路区域的模板;
按照预设策略根据所述模板对所述面板图像进行模板匹配,得到匹配位置;
根据所述匹配位置及所述目标电路区域对所述面板图像进行电路区域分割,得到包括多个电路区域的电路分割图像。
3.根据权利要求2所述的面板缺陷分析方法,其特征在于,所述根据所述匹配位置及所述目标电路区域对所述面板图像进行电路区域分割,得到包括多个电路区域的电路分割图像的步骤包括:
根据所述匹配位置将所述模板与面板图像对齐,生成模板图像,所述模板图像由覆盖所述面板图像的多个所述模板组成;
根据所述模板图像中包含的目标电路区域,对所述面板图像进行电路区域分割,得到包括多个电路区域的电路分割图像。
4.根据权利要求3所述的面板缺陷分析方法,其特征在于,所述根据所述模板图像中包含的目标电路区域,对所述面板图像进行电路区域分割,得到包括多个电路区域的电路分割图像的步骤包括:
计算所述模板图像与所述面板图像之间的匹配度;
根据所述匹配度对所述模板图像进行调整,直至所述匹配度达到最大值,得到调整后模板图像;
根据所述调整后模板图像中包含的目标电路区域,对所述面板图像进行电路区域分割,得到包括多个电路区域的电路分割图像。
5.根据权利要求2所述的面板缺陷分析方法,其特征在于,所述按照预设策略根据所述模板对所述面板图像进行模板匹配,得到匹配位置的步骤包括:
按照预设策略从所述面板图像中截取与所述模板大小一致的多个局部区域;
计算每个局部区域与所述模板之间的相似度,得到相似度集合;
从所述相似度集合中筛选出相似度最大所对应的局部区域,得到目标局部区域;
将所述目标局部区域的位置设置为匹配位置。
6.根据权利要求2所述的面板缺陷分析方法,其特征在于,所述按照预设策略根据所述模板对所述面板图像进行模板匹配,得到匹配位置的步骤包括:
按照预设策略从所述模板中截取预设区域,得到目标区域;
计算所述面板图像中与所述目标区域大小一致的多个局部区域,与所述目标区域之间的相似度;
筛选出相似度最大所对应的局部区域,并将所述局部区域的位置设置为匹配位置。
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