[发明专利]一种基于深度学习的显示面板缺陷训练方法及系统在审
| 申请号： | 201810326948.4 | 申请日： | 2018-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN108596226A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 陈武;郑增强;花华妹;张胜森 | 申请（专利权）人： | 武汉精测电子集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430070 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的显示面板缺陷训练方法及系统，根据Mura缺陷的特征，利用图形处理的方法手动模拟出各类Mura缺陷，形成样本库；通过深度神经网络进行模型训练，能快速地进行缺陷检测，同时快速输出缺陷类型，对缺陷进行准确识别。通过该方法，可以对面板的Mura缺陷进行准确的识别，能成功规避传统算法的局限，同时极大的降低了人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 显示面板 传统算法 模型训练 缺陷检测 缺陷类型 人力成本 神经网络 图形处理 样本库 局限 输出 学习 成功 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的显示面板缺陷训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据现有Mura缺陷的特征，模拟出各类Mura缺陷，形成缺陷样本图片库；步骤2：将步骤1中获得的缺陷样本图片在显示面板上显示；步骤3：对显示面板进行图片采集，并根据所对应的缺陷类型标记图片缺陷类型；步骤4：使用深度神经网络，基于每一缺陷类型的图片，进行训练通过不断的提炼和拟合，最终形成缺陷检测模型。
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