本发明专利技术涉及图像检测技术领域，揭露了一种面板缺陷检测方法，包括：接收面板短路图，根据预训练完成的缺陷检测模型，对所述面板短路图执行缺陷检测得到面板缺陷坐标，根据所述面板缺陷坐标对所述面板短路图执行裁剪，得到包括缺陷的面板缺陷图，定位所述面板缺陷图中缺陷所属的金属线，并基于数字图像处理技术寻找到所述金属线的上窄线及下窄线，判断所述上下窄线与面板缺陷图中缺陷是否存在相交，当所述上下窄线与面板缺陷图中缺陷存在相交，判断所述面板缺陷图是否存在断线，得到所述面板缺陷图的断线检测结果。本发明专利技术还提出一种面板缺陷检测装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可解决短路面板缺陷检测率较低的问题。短路面板缺陷检测率较低的问题。短路面板缺陷检测率较低的问题。
【技术实现步骤摘要】
面板缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像检测
，尤其涉及一种面板缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]关于电路板等工业制造过程中，因工艺波动、机台差异等因素会产生各种各样形态的电路板缺陷，其中，电路板缺陷最严重的缺陷包括短路缺陷。
[0003]目前，关于短路缺陷的监测主要使用人力识别，但人力识别会耗费过多资源，在工业2.0时代，越来越多的电路板制造商开始采用人工智能ADC（自动缺陷分类系统）来取代人力进行缺陷识别，目前人工智能ADC的检测模型在短路缺陷检测上依然无法达到较高准确率。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种面板缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，其主要目的在于解决短路面板缺陷检测率较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种面板缺陷检测方法，包括：接收面板短路图，根据预训练完成的缺陷检测模型，对所述面板短路图执行缺陷检测，得到面板缺陷坐标；根据所述面板缺陷坐标对所述面板短路图执行裁剪，得到包括缺陷的面板缺陷图；定位所述面板缺陷图中缺陷所属的金属线，并基于数字图像处理技术寻找到所述金属线的上窄线及下窄线；判断所述上窄线及下窄线与面板缺陷图中缺陷是否存在相交，当所述上窄线及下窄线与面板缺陷图中缺陷存在相交，判断所述面板缺陷图是否存在断线，得到所述面板缺陷图的断线检测结果。
[0006]基于
技术介绍
所述目前检测模型在短路缺陷检测无法达到较高准确率的问题，本专利技术实施例先接收面板短路图，根据预训练完成的缺陷检测模型，对所述面板短路图执行缺陷检测，得到面板缺陷坐标，因为面板缺陷坐标里可能包括断线的面板，为后续断线检测提供前置基础，然后根据所述面板缺陷坐标对所述面板短路图执行裁剪，得到包括缺陷的面板缺陷图，并进一步定位所述面板缺陷图中缺陷所属的金属线，并基于数字图像处理技术寻找、所述金属线的上窄线及下窄线，因为上窄线及下窄线原则上互相不交，若相交的话，可能会引发短路，因此所述上下窄线与面板缺陷图中缺陷存在相交，判断所述面板缺陷图是否存在断线，得到所述面板缺陷图的断线检测结果。可见本专利技术的面板缺陷检测包括坐标检测、窄线检测及断线检测，通过细致的多次检测，可提高断线检测准确率。因此本专利技术提出的基于短路面板的缺陷检测方法、装置、电子设备及计算可以解决短路面板缺陷检测率较低的问题。
[0007]可选地，所述根据所述面板缺陷坐标对所述面板短路图执行裁剪，得到面板缺陷图，包括：根据所述面板缺陷坐标生成缺陷矩形框，并定位所述缺陷矩形框的框中心；按照预设长度及宽度的裁剪比例，以所述框中心为裁剪中心执行裁剪，得到所述面板缺陷图。
[0008]本专利技术较佳实施例中，以面板缺陷坐标为中心生成缺陷矩形框，并进一步缺陷矩形框确定裁剪区域，可缩小对缺陷面板的检测面积，节约后续面板短路检测的资源消耗。
[0009]可选地，定位所述面板缺陷图中缺陷所属的金属线，并基于数字图像处理技术寻找到所述金属线的上窄线及下窄线，包括：接收用户在所述面板缺陷图中确定的所述金属线；对所述面板缺陷图执行二值化，得到二值缺陷图；创建所述二值缺陷图的卷积核，利用所述卷积核对所述二值缺陷图执行开操作，得到优化缺陷图；基于霍夫直线检测法，对所述金属线执行边缘检测，得到所述金属线的上窄线及下窄线。
[0010]本专利技术实施例先通过包括二值化、卷积操作等数字图像处理方法预处理面板缺陷图，去除部分噪音干扰，同时基于霍夫直线检测法，对所述金属线执行边缘检测，得到所述金属线的上窄线及下窄线，由于上窄线及下窄线是判断面板缺陷的关键信息，因此可进一步精确面板的缺陷位置，提高缺陷准确率。
[0011]可选地，创建所述二值缺陷图的卷积核，包括：根据下列计算公式，创建所述二值缺陷图的卷积核：其中，kernerSize
vertical
表示所述卷积核，h为所述二值缺陷图的高，w为所述二值缺陷图的宽。
[0012]本专利技术实施例通过特定的卷积核，可去除部分面板缺陷图噪音，防止后续面板缺陷检测因噪音干扰降低检测准确率。
[0013]可选地，所述判断所述面板缺陷图是否存在断线，包括：对所述面板缺陷图执行包括阈值分割及去噪处理，得到缺陷轮廓待提取图；使用轮廓检测方法，对缺陷轮廓待提取图执行轮廓提取，得到一组或多组轮廓线；依次计算每组轮廓线所在的轮廓区域面积，并提取轮廓区域面积大于预设阈值的轮廓线，得到一组或多组断线待确认线；判断所述断线待确认线是否存在断点，若所述断线待确认线存在断点，则所述面板缺陷图存在断线，若所述断线待确认线不存在断点，则所述面板缺陷图不存在断线。
[0014]本专利技术实施例中，为了防止出现面板短路的错误检测，进一步提高检测效率，先对面板缺陷图执行包括阈值分割及去噪处理，得到缺陷轮廓待提取图，然后根据缺陷轮廓待提取图，提取轮廓区域面积大于预设阈值的轮廓线，得到一组或多组断线待确认线。需解释的是，断线待确认线中包括断线和非断线，但多数方案并未进一步对断线和非断线进行区分，因此本专利技术实施例为进一步提高对面板断线检测准确率，先判断所述断线待确认线是
否存在断点，若所述断线待确认线存在断点，则所述面板缺陷图存在断线，若所述断线待确认线不存在断点，则所述面板缺陷图不存在断线，从而提高对面板断线的检测准确率。
[0015]可选地，所述依次计算每组轮廓线所在的轮廓区域面积，包括：采用如下计算方法，计算每组轮廓线所在的轮廓区域面积：其中，P(x,y)、Q(x,y)为所述轮廓线内任意一点，及表示一阶偏导。
[0016]本专利技术实施例中，通过指定的轮廓区域面积计算公式，可提高对轮廓区域面积的计算准确度。
[0017]可选地，所述预训练完成的缺陷检测模型，包括：接收用户输入的卷积层数量，生成与所述卷积层数量相同数量的卷积层，根据所述卷积层构建待训练的缺陷检测模型；接收面板图片训练集，利用所述面板图片训练集训练待训练的所述缺陷检测模型，得到预训练完成的所述缺陷检测模型。
[0018]已证实的是卷积神经网络在图像领域中具有优异的检测功能，因此本专利技术实施例基于卷积层数量，利用卷积层构建得到缺陷检测模型，并为了提高缺陷检测模型的检测准确率，利用面板图片训练集优化待训练的所述缺陷检测模型的模型参数，使得缺陷检测模型对面板缺陷的检测效果达到最优。
[0019]可选地，所述生成与所述卷积层数量相同数量的卷积层，根据所述卷积层构建待训练的缺陷检测模型，包括：生成与所述述卷积层数量相同数量的待调整卷积层；按照预先设置的卷积核大小，调整所述待调整卷积层的卷积核尺寸，同时设置所述待调整卷积层的卷积步长至用户要求；在已调整卷积核尺寸及卷积步长的卷积层后添加全连接神经网络及激活函数，得到待训练的所述缺陷检测模型。
[0020]卷积神经网络的检测效果受卷积核和卷积步长影响较大，因此本专利技术实施例为提高缺陷检测模型的检测效果，根据按照预先设置的卷积核大小，调整所述待调整卷积层的卷积核尺寸，同时设置所述待调整卷积层的卷积步长本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于短路面板的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：接收面板短路图，根据预训练完成的缺陷检测模型，对所述面板短路图执行缺陷检测，得到面板缺陷坐标；根据所述面板缺陷坐标对所述面板短路图执行裁剪，得到包括缺陷的面板缺陷图；定位所述面板缺陷图中缺陷所属的金属线，并基于数字图像处理技术寻找到所述金属线的上窄线及下窄线；判断所述上窄线及下窄线与面板缺陷图中缺陷是否存在相交，当所述上窄线及下窄线与面板缺陷图中缺陷存在相交，判断所述面板缺陷图是否存在断线，得到所述面板缺陷图的断线检测结果。2.如权利要求1所述的基于短路面板的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述面板缺陷坐标对所述面板短路图执行裁剪，得到面板缺陷图，包括：根据所述面板缺陷坐标生成缺陷矩形框，并定位所述缺陷矩形框的框中心；按照预设长度及宽度的裁剪比例，以所述框中心为裁剪中心执行裁剪，得到所述面板缺陷图。3.如权利要求2所述的基于短路面板的缺陷检测方法，其特征在于，所述定位所述面板缺陷图中缺陷所属的金属线，并基于数字图像处理技术寻找到所述金属线的上窄线及下窄线，包括：接收用户在所述面板缺陷图中确定的所述金属线；对所述面板缺陷图执行二值化，得到二值缺陷图；创建所述二值缺陷图的卷积核，利用所述卷积核对所述二值缺陷图执行开操作，得到优化缺陷图；基于霍夫直线检测法，对所述金属线执行边缘检测，得到所述金属线的上窄线及下窄线。4.如权利要求3所述的基于短路面板的缺陷检测方法，其特征在于，所述创建所述二值缺陷图的卷积核，包括：根据下列计算公式，创建所述二值缺陷图的卷积核：其中，kernerSize
vertical
表示所述卷积核，h为所述二值缺陷图的高，w为所述二值缺陷图的宽。5.如权利要求1所述的基于短路面板的缺陷检测方法，其特征在于，所述判断所述面板缺陷图是否存在断线，包括：对所述面板缺陷图执行包括阈值分割及去噪处理，得到缺陷轮廓待提取图；使用轮廓检测方法，对缺陷轮廓待提取图执行轮廓提取，得到一组或多组轮廓线；依次计算每组轮廓线所在的轮廓区域面积，并提取轮廓区域面积大于预设阈值的轮廓线，得到一组或多组断线待确认线；判断所述断线待确认线是否存在断点，若所述断线待确认线存在断点，则所述面板缺陷图存在断线，若所述断线待确认线不存在断点，则所述面板缺陷图不存在断线。
6.如权利要求5所述的基于短路面板的缺陷检测方法，其特征在于，所述依次计算每组轮廓线所在的轮廓区域面积，包括：采用如下计算方法，计算每组轮廓线所在的轮廓区域面积：其中，P(x,y)、Q(x,y)为所述轮廓线内任意一点，及表示一阶偏导。7.如权利要求1所述的基于短路面板的缺陷检测方法，其特征在于，所述预训练完成的缺陷检测模型，包括：接收用户输入的卷积层数量，生成与所述卷积层数量相同数量的卷积层，根据所述卷积层构建待训练的缺陷检测模型；接收面板图片训练集，利用所述面板图片训练集训练待训练的所述缺陷检测模型，得到预训练完成的所述缺陷检测模型。8.如权利要求7所述的基于短路面板的缺陷检...
【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：成都数联云算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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