[发明专利]屏幕缺陷检测方法、装置及系统、计算机设备及介质

说明书

本发明公开一种屏幕缺陷检测方法、装置及系统、计算机设备及介质。该方法的一具体实施方式包括：将待检测屏幕图像输入增强学习网络以生成中间图像；将由无缺陷屏幕图像形成的目标训练集和中间图像输入生成对抗式网络的判别器以生成判别结果，其中判别结果被反馈给增强学习网络作为其回报值，直到判别结果满足预设收敛条件，从而得到背景重建图像；对待检测屏幕图像和背景重建图像进行差分，得到缺陷图像。该实施方式可基于相互约束的增强学习网络和生成式对抗网络进行待检测屏幕图像的背景重建，由此得到可清晰呈现缺陷位置及缺陷量化等级的缺陷图像，实现直观精确的缺陷检测。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域。更具体地，涉及一种屏幕缺陷检测方法、装置及系统、计算机设备及介质。

背景技术

常见的显示屏的屏幕缺陷分为点缺陷、线缺陷和mura缺陷。其中，点缺陷种类复杂多样，几何形状不固定，尺寸、亮度或灰度上与噪声相接近，所以对具有点缺陷的图像做一般的预处理，极有可能把点缺陷的特征“模糊”，甚至是把它当作噪声去除掉；mura缺陷专门用来表示一类对比度低、亮度不均匀、面积大于一个像素的面缺陷，是最为复杂同时也是最难检测的一类缺陷，因此实现缺陷图像的有效分割十分困难。

目前，显示屏，特别是VR设备的显示模组，对于PPI的要求越来越高，对于工艺要求的也越来越高，传统的人工屏幕缺陷检测方法存在难度大、检测效率低、漏检率高，且对资材及产能造成极大浪费等问题。而现有的更先进的通过机器视觉进行屏幕缺陷检测的方法易受规律背景纹理干扰，因此还是会产生误检、漏检及缺陷定位不准的问题。

因此，需要提供一种新的屏幕缺陷检测方法、装置及系统、计算机设备及介质。

发明内容

本发明的目的在于提供一种屏幕缺陷检测方法、装置及系统、计算机设备及介质，以解决现有技术存在的问题中的至少一个。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

本发明第一方面提供了一种屏幕缺陷检测方法，包括：

将待检测屏幕图像输入增强学习网络以生成中间图像；

将由无缺陷屏幕图像形成的目标训练集和所述中间图像输入生成对抗式网络的判别器以生成判别结果，其中所述判别结果被反馈给所述增强学习网络作为其回报值，直到所述判别结果满足预设收敛条件，从而得到背景重建图像；

对所述待检测屏幕图像和所述背景重建图像进行差分，得到缺陷图像。

本发明第一方面提供的屏幕缺陷检测方法，可基于相互约束的增强学习网络和生成式对抗网络进行待检测屏幕图像的背景重建，避免了背景纹理对缺陷检测的干扰，可得到清晰呈现缺陷位置及缺陷量化等级的缺陷图像，实现直观精确的缺陷检测。

可选地，所述将待检测屏幕图像输入增强学习网络以生成中间图像进一步包括

将待检测屏幕图像输入增强学习网络，获取所述增强学习网络基于当前图像处理策略进行图像处理后输出的中间图像，其中所述图像处理为所述增强学习网络的当前时刻的行为，所述中间图像为所述增强学习网络的对应当前时刻的行为的当前状态；

所述将由无缺陷屏幕图像形成的目标训练集和所述中间图像输入生成对抗式网络的判别器，其中所述判别结果被反馈给所述增强学习网络作为其回报值，直到所述判别结果满足预设收敛条件，从而得到背景重建图像进一步包括：

所述判别器计算所述中间图像与所述目标训练集的距离，将所述距离反馈给所述增强学习网络作为其回报值，直到所述距离满足所述预设收敛条件，从而将满足所述预设收敛条件时刻的中间图像作为背景重建图像。

此可选方式可有效实现增强学习网络和生成式对抗网络的相互约束及网络基于判别结果的高效准确的收敛，从而可精确高效地实现待检测屏幕图像的背景重建。

可选地，