一种用于显示面板缺陷检测的周期提取方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种用于显示面板缺陷检测的周期提取方法、装置及系统，涉及显示面板缺陷检测技术领域。本发明专利技术所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，包括：根据显示面板的周期特征确定周期特征点；根据所述周期特征点提取周期。本发明专利技术所述的技术方案，以周期特征点的方式进行切入来提取周期，通过以点代替周边区域，减少重复数据的计算，相比于自相关函数方法通过傅里叶变换把图像从时域变换到频域导致耗时较长而言，有效提高周期提取的效率，从而提高显示面板缺陷检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于显示面板缺陷检测的周期提取方法、装置及系统
本专利技术涉及显示面板缺陷检测
，具体而言，涉及一种用于显示面板缺陷检测的周期提取方法、装置及系统。
技术介绍
玻璃基板是生产TFT-LCD(Thinfilmtransistorliquidcrystaldisplay，薄膜晶体管液晶显示器)的重要原材料,在其生产过程中,由于各种原因,零部件不可避免会产生多种不同类型的缺陷,例如在印制电路板上出现划伤、孔错位、划伤、短路、断路、污染等缺陷,玻璃基板规则区域和滤光片表面含有针孔、划痕、颗粒、脏污和亮度不均匀等缺陷。这些缺陷不仅影响产品的性能，给生产厂家造成巨大经济损失，严重时甚至会危害到用户人身安全。所以产品的检测就显得尤为重要，对于玻璃基板这类显示面板，传统缺陷检测方法为人工目视检测法，但是此方法存在主观性强、人眼空间和时间分辨率有限、检测不确定性大、易产生歧义、效率低下等缺点，已很难满足现代工业高速、高分辨率的检测要求。在显示面板检测领域，利用基于光学图像传感的表面缺陷自动光学(视觉)检测技术(automaticallyopticalinspection，AOI)取代人工目视检测表面缺陷，已逐渐成为表面缺陷检测的重要手段；在表面缺陷自动光学(视觉)检测技术中，对周期的分析提取往往采用自相关函数的方法，但自相关函数方法需要通过傅里叶变换把图像从时域变换到频域，此步骤耗时较长，影响显示面板缺陷检测的效率。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是如何提高显示面板缺陷检测的效率。为解决上述问题，本专利技术提供一种用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，包括：根据显示面板的周期特征确定周期特征点；根据所述周期特征点提取周期。本专利技术所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，以周期特征点的方式进行切入来提取周期，通过以点代替周边区域，减少重复数据的计算，相比于自相关函数方法通过傅里叶变换把图像从时域变换到频域导致耗时较长而言，有效提高周期提取的效率，从而提高显示面板缺陷检测的效率。可选地，所述根据显示面板的传感图像确定周期特征点包括：采用灰度变换放大所述传感图像中周期特征的对比度；通过灰度阈值分割周期特征区域；采用开运算分离所述周期特征区域中相连区域形成分离区域，从所述分离区域确定所述周期特征点。本专利技术所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，采用灰度变换放大传感图像中周期特征的对比度，便于分割周期特征，以及通过灰度阈值分割周期特征区域，采用开运算分离周期特征区域中相连区域，以形成分离区域，有利于后续提取周期，从而有效提高周期提取的效率。可选地，所述从所述分离区域确定所述周期特征点包括：根据预设筛选条件从所述分离区域筛选以确定所述周期特征点。本专利技术所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，根据预设筛选条件从分离区域筛选以确定周期特征点，减少干扰点，提高周期提取的准确性。可选地，所述根据所述周期特征点提取周期包括：从所述传感图像提取所述周期特征点的中心坐标，根据所述中心坐标分行排列所述周期特征点；从所述周期特征点中剔除异常特征点并补充缺失特征点；根据剔除所述异常特征点以及补充所述缺失特征点后的周期特征点中提取周期。本专利技术所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，通过提取中心坐标，根据中心坐标分行排列周期特征点，并从周期特征点中剔除异常特征点并补充缺失特征点，根据剔除异常特征点以及补充缺失特征点后的周期特征点中提取周期，从而提高周期特征点的有序性，有利于提高周期提取的准确性。可选地，所述根据所述中心坐标分行排列所述周期特征点包括：采用排序算法对所述中心坐标进行排序，以分行排列所述周期特征点。本专利技术所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，采用排序算法对中心坐标进行排序，以分行排列周期特征点，从而提高周期特征点的有序性，有利于提高周期提取的准确性。可选地，所述从所述周期特征点中剔除异常特征点并补充缺失特征点包括：统计所述周期特征点的间距分布，根据所述间距分布剔除所述异常特征点并补充所述缺失特征点。本专利技术所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，通过统计周期特征点的间距分布，根据间距分布剔除异常特征点并补充缺失特征点，提高周期提取的准确性。可选地，所述根据所述周期特征点提取周期还包括：确定所述传感图像中所述周期的提取范围，在所述提取范围内根据所述周期特征点提取所述周期。本专利技术所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，通过确定周期的提取范围并在提取范围内提取周期，明确周期的提取范围，提高周期提取的准确率，从而有效提高周期提取的效率。本专利技术还提供一种用于显示面板缺陷检测的周期提取装置，包括：确定模块，用于根据显示面板的周期特征确定周期特征点；提取模块，用于根据所述周期特征点提取周期。所述用于显示面板缺陷检测的周期提取装置与上述用于显示面板缺陷检测的周期提取方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。本专利技术还提供一种用于显示面板缺陷检测的周期提取系统，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法。所述用于显示面板缺陷检测的周期提取系统与上述用于显示面板缺陷检测的周期提取方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法。所述计算机可读存储介质与上述用于显示面板缺陷检测的周期提取方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。附图说明图1为本专利技术实施例的周期提取方法的示意图一；图2为本专利技术实施例的周期提取方法的示意图二；图3为本专利技术实施例的周期提取方法的示意图三；图4为本专利技术实施例的周期提取方法的示意图四；图5为本专利技术实施例的周期提取方法的示意图五；图6为本专利技术实施例的周期提取方法的示意图六；图7为本专利技术实施例的周期提取方法的示意图七；图8为本专利技术实施例的灰度变换前的周期特征示意图；图9为本专利技术实施例的灰度变换后的周期特征示意图；图10为本专利技术实施例的通过灰度阈值处理后的周期特征示意图；图11为本专利技术实施例的经过开运算后的周期特征示意图；图12为本专利技术实施例的根据预设筛选条件筛选后的周期特征示意图；图13为本专利技术实施例的乱序周期特征点示意图；图14为本专利技术实施例的排序后的周期特征点示意图；图15为本专利技术实施例的缺失特征点的示意图；图16为本专利技术实施例的异常特征点的示意图；图17为本专利技术实施例的确定周期的提取范围的示意图；图18为本专利技术实施例的另一种周期特征示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。如图1所示，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，其特征在于，包括：/n根据显示面板的传感图像确定周期特征点；/n根据所述周期特征点提取周期。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，其特征在于，包括：
根据显示面板的传感图像确定周期特征点；
根据所述周期特征点提取周期。


2.根据权利要求1所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，其特征在于，所述根据显示面板的传感图像确定周期特征点包括：
采用灰度变换放大所述传感图像中周期特征的对比度；
通过灰度阈值分割周期特征区域；
采用开运算分离所述周期特征区域中相连区域形成分离区域，从所述分离区域确定所述周期特征点。


3.根据权利要求2所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，其特征在于，所述从所述分离区域确定所述周期特征点包括：
根据预设筛选条件从所述分离区域筛选以确定所述周期特征点。


4.根据权利要求1-3任一所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，其特征在于，所述根据所述周期特征点提取周期包括：
从所述传感图像提取所述周期特征点的中心坐标，根据所述中心坐标分行排列所述周期特征点；
从所述周期特征点中剔除异常特征点并补充缺失特征点；
根据剔除所述异常特征点以及补充所述缺失特征点后的周期特征点中提取周期。


5.根据权利要求4所述的用于显示面板缺陷检测的周期提取方法，其特征在于，所述根据所述中心坐标分行排列所述周期特征点包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：王绍凯，罗川淦，金鑫，谭久彬，
申请(专利权)人：哈工大机器人中山无人装备与人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44