[发明专利]图像识别模型的训练方法和装置、显示基板的检测方法

权利要求书

1.一种图像识别模型的训练方法，所述图像识别模型用于检测显示基板的图像中的缺陷区域，所述显示基板包括显示区和连接区，其特征在于，所述方法包括：

获取第一训练样本，其中，所述第一训练样本包括n个显示基板的图像，n为大于等于1的正整数；

将所述n个显示基板的图像中的每一个划分为第一子图像和第二子图像，其中，所述第一子图像为所述显示基板的显示区的图像，所述第二子图像为所述显示基板的连接区的图像；

将所述第一训练样本输入所述图像识别模型，其中，所述第一训练样本包括第一子图像和第二子图像；以及

调整所述图像识别模型的至少一个特征参数，以减小所述图像识别模型的输出值与所述第一训练样本的训练值之间的差异，

其中，所述图像识别模型包括第一参数和第二参数，所述第一参数与所述第一子图像中正常区域与缺陷区域之间的灰度差相关，所述第二参数与所述第二子图像中正常区域与缺陷区域之间的灰度差相关，所述至少一个特征参数包括所述第一参数和所述第二参数中的至少一个。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取第二训练样本，其中，所述第二训练样本包括m个显示基板的图像，m为大于等于1的正整数，所述m个显示基板的图像为所述图像识别模型漏检的图像；以及

将所述第二训练样本输入所述图像识别模型，以对所述图像识别模型进行优化。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述至少一个特征参数还包括边界阈值参数，其中，所述边界阈值参数用于表示显示基板的检测区域在所述显示基板的图像中的边界，所述检测区域包括所述显示基板的显示区和连接区。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述至少一个特征参数还包括感兴趣区域的位置参数，其中，所述位置参数包括所述感兴趣区域的至少一个顶点在所述显示基板的图像中的坐标位置以及所述感兴趣区域的长度和宽度。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第一参数根据下式计算：

P＝a×R×OFS，

其中，P为所述第一参数，a为常数，R为显示基板的图像中的各个缺陷的灰度均方差比率，OFS为各个图像分块中缺陷的灰度差值。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第二参数根据下式计算：

Q＝QM₁/QM₂，

其中，Q为所述第二参数，QM₁为所述连接区中的缺陷的灰度阈值，QM₂为所述连接区的背景的灰度阈值。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述显示基板还包括设置在所述显示区中的多个第一定位标记和设置在所述连接区中的多个第二定位标记，所述将所述n个显示基板的图像中的每一个划分为第一子图像和第二子图像包括：

确定所述多个第一定位标记和所述多个第二定位标记在所述显示基板的图像中的位置；以及

根据所述多个第一定位标记和所述多个第二定位标记在所述显示基板的图像中的位置，将所述显示基板的图像划分为第一子图像和第二子图像。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在将所述第一训练样本输入所述图像识别模型之前，所述方法还包括：根据灰度值差异阈值，将所述第一子图像分割成多个图像块，以及将所述第二子图像分割成多个图像块，其中，所述至少一个特征参数包括所述灰度值差异阈值，

其中，所述第一训练样本包括所述第一子图像的多个图像块和所述第二子图像的多个图像块。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述方法还包括：根据缺陷的类别，调整所述灰度值差异阈值。