一种显示屏脏污缺陷判定的方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种显示屏脏污缺陷判定的方法和系统，包括以下步骤：获取缺陷图像的分割阈值；获取所述缺陷图像的均值滤波图像；计算亮暗区的灰度均值差，确定缺陷的亮暗属性；根据所述缺陷的亮暗属性，获取缺陷特征参数；判定缺陷是否属于脏污。采用这样的处理方法结果较为可靠，本发明专利技术对类似显示屏脏污缺陷判定均适用。均适用。均适用。

【技术实现步骤摘要】
一种显示屏脏污缺陷判定的方法和系统


[0001]本专利技术属于计算机视觉检测
，具体涉及一种显示屏脏污缺陷判定的方法和系统。

技术介绍

[0002]计算机视觉检测在物体检测领域获得广泛应用，因为计算机视觉检测技术具有快速高效、精度高和集成性等优点，逐步成为各行各业检测的主要方法。在平板检测，电路板检测，工件检测等领域都有广泛的应用。本专利技术专利是针对显示屏脏污缺陷的判定。类似专利有针对液晶显示屏脏污的检测方法，如专利技术专利申请号CN202010280491.5公开了一种液晶显示器的屏幕脏污检测方法及装置，通过屏幕预先选择脏污区域，然后进行连通区域搜索，计算每块连通区域的平均灰度值，把所有连通区域的平均灰度值作为最终的评估值，用来评判缺陷的脏污程度。对实际检测区域进行纹理去除，图像增强，利用信息熵获取脏污区域的灰度阈值，把增强处理的图像中灰度值小于灰度阈值的区域作为脏污区域。
[0003]上述专利技术专利的缺点在于：首先，需要选择已知的脏污区域，通过该区域的评估值来确定检测未知区域，如果选择的脏污区域和检测区域图像纹理相差较大，容易导致误判。其次，采用纹理滤除，会导致部分缺陷信号丢失。最后，搜索连通区域没有明确的搜索规则。这样导致搜索没有方向性。

技术实现思路

[0004]基于目前显示屏缺陷判定的缺点，本专利技术提出了一种显示屏脏污缺陷判定的方法。本专利技术首先获取缺陷图像的分割阈值；对缺陷图像进行均值滤波，获取均值滤波图像；确定缺陷的亮暗属性；获取缺陷特征参数；根据缺陷特征参数判定缺陷是否属于脏污。
[0005]具体的，本专利技术提供了一种显示屏脏污缺陷判定的方法，包括以下步骤：获取缺陷图像的分割阈值；获取所述缺陷图像的均值滤波图像；计算亮暗区的灰度均值差，确定缺陷的亮暗属性；根据所述缺陷的亮暗属性，获取缺陷特征参数；判定缺陷是否属于脏污。
[0006]进一步地，所述获取缺陷图像的分割阈值过程如下：采用最大类间方差法，实时获取缺陷图像的分割阈值。
[0007]进一步地，所述获取所述缺陷图像的均值滤波图像的过程如下：对缺陷图像采用3X3均值滤波器，获取缺陷图像的均值滤波图像。
[0008]进一步地，所述确定缺陷的亮暗属性的过程如下：A）将缺陷图像预设为亮区和暗区；如果缺陷图像长度和宽度均大于30个像素，亮区横向起始位置为缺陷图像宽度的1/6处，竖向起始位置为缺陷图像高度的1/6处，横向结束位置为缺陷图像宽度的5/6处，竖向结束位置为缺陷高度的5/6处，其余区域为暗区；如果
缺陷图像长度和宽度至少有一个小于或等于30个像素，亮区横向起始位置为缺陷图像宽度的1/4处，竖向起始位置为缺陷图像高度的1/4处，横向结束位置为缺陷图像宽度的3/4处，竖向结束位置为缺陷高度的3/4处，其余为暗区；B）分别计算亮区和暗区的灰度均值，如果亮区的灰度均值大于暗区的灰度均值，则该缺陷为亮缺陷，否则为暗缺陷。
[0009]进一步地，所述获取缺陷特征参数的方法如下：A）如果亮区和暗区的灰度均值差大于3，并且该缺陷为亮缺陷，则缺陷图像二值化的阈值比采用最大类间方差法获取的分割阈值T大3，否则缺陷图像二值化的阈值比采用最大类间方差法获取的分割阈值T小3；B）根据所述缺陷图像二值化的阈值把缺陷图像进行二值化，从二值图中搜索种子点位置，直至找到任一点灰阶为255的像素点，记录下此时该像素点的坐标；C）获取缺陷连通图像；将均值滤波图像中与所述像素点相同位置的像素点作为种子点，采用八邻域区域生长方法，即跟种子点相距最近的八个像素点，按照设定的灰阶差阈值，搜索与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点，获取所述与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点的位置坐标，并把所述与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点作为下次搜索的新种子点，如此循环，直到没有像素点满足灰阶差阈值就停止搜索；将缺陷连通图像所有像素点初始灰度值设为0，获取所有跟种子点灰阶差小于灰阶差阈值的点，然后在缺陷连通图像中将所述所有跟种子点灰阶差小于灰阶差阈值的点的灰度值标记为255，其余像素点灰度值还是为0，最终获取缺陷连通图像；D）提取所述缺陷连通图像的骨架；E）获取缺陷平均线宽；统计缺陷连通图像中所有灰度值为255的像素点数目，即为缺陷面积；用缺陷面积和骨架长度的比值F1表示缺陷的平均线宽；F）用骨架长度和平均线宽F1的比值F2表示缺陷是属于长缺陷还是短缺陷；G）获取缺陷图像的弯曲程度；在缺陷连通图像中，所有灰度值为255的像素点坐标中，横向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的长度，纵向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的宽度；获取缺陷外接矩形的长度和宽度之间较大者，用骨架长度与缺陷长宽较大者之差的绝对值跟骨架长度的比值F3表示缺陷的弯曲程度。
[0010]进一步地，所述判定缺陷是否属于脏污的方法如下：当F2和F3同时大于设定的判定阈值时，则判定该缺陷为脏污，否则判定该缺陷不是脏污。
[0011]根据本专利技术的另一个方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上所述的显示屏脏污缺陷判定的方法。
[0012]根据本专利技术的另一个方面，一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以实现如上所述的显示屏脏污缺陷判定的方法。
[0013]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：首先获取缺陷图像的分割阈值；对缺陷图像进行均值滤波，获取均值滤波图像；确定缺陷的亮暗属性；获取缺陷特征参数；根据缺陷特征参数判定缺陷是否属于脏污。采用这样的处理方法结果较为可靠，本专利技术对类似显示屏脏污缺陷判定均适用。
附图说明
[0014]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本专利技术的一种显示屏脏污缺陷判定的方法实施流程图；图2为本专利技术的显示屏脏污缺陷判定缺陷图像示例；图3为本专利技术的显示屏脏污缺陷判定的系统结构图；图4示出了本专利技术一实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；图5示出了本专利技术一实施例所提供的一种存储介质的示意图。
具体实施方式
[0015]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0016]实施例1如图1所示，本专利技术的目标是显示屏脏污缺陷判定。计算过程如下：1.获取缺陷图像的分割阈值采用最大类间方差法，实时获取缺陷图像的分割阈值T。
[0017]2. 获取均值滤波图像对缺陷图像采用3X3均值滤波器，获取缺陷图像的均值滤波图像。
[0018]3. 确定缺陷的亮暗属性A）将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种显示屏脏污缺陷判定的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取缺陷图像的分割阈值；获取所述缺陷图像的均值滤波图像；计算亮暗区的灰度均值差，确定缺陷的亮暗属性；根据所述缺陷的亮暗属性，获取缺陷特征参数；判定缺陷是否属于脏污。2.根据权利要求1所述的一种显示屏脏污缺陷判定的方法，其特征在于：所述获取缺陷图像的分割阈值过程如下：采用最大类间方差法，实时获取缺陷图像的分割阈值。3.根据权利要求1所述的一种显示屏脏污缺陷判定的方法，其特征在于：所述获取所述缺陷图像的均值滤波图像的过程如下：对缺陷图像采用3X3均值滤波器，获取缺陷图像的均值滤波图像。4.根据权利要求1
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3任一项所述的一种显示屏脏污缺陷判定的方法，其特征在于：所述确定缺陷的亮暗属性的过程如下：A）将缺陷图像预设为亮区和暗区；如果缺陷图像长度和宽度均大于30个像素，亮区横向起始位置为缺陷图像宽度的1/6处，竖向起始位置为缺陷图像高度的1/6处，横向结束位置为缺陷图像宽度的5/6处，竖向结束位置为缺陷高度的5/6处，其余区域为暗区；如果缺陷图像长度和宽度至少有一个小于或等于30个像素，亮区横向起始位置为缺陷图像宽度的1/4处，竖向起始位置为缺陷图像高度的1/4处，横向结束位置为缺陷图像宽度的3/4处，竖向结束位置为缺陷高度的3/4处，其余为暗区；B）分别计算亮区和暗区的灰度均值，如果亮区的灰度均值大于暗区的灰度均值，则该缺陷为亮缺陷，否则为暗缺陷。5.根据权利要求4所述的一种显示屏脏污缺陷判定的方法，其特征在于：所述获取缺陷特征参数的方法如下：A）如果亮区和暗区的灰度均值差大于3，并且该缺陷为亮缺陷，则缺陷图像二值化的阈值比采用最大类间方差法获取的分割阈值T大3，否则缺陷图像二值化的阈值比采用最大类间方差法获取的分割阈值T小3；B）根据所述缺陷图像二值化的阈值把缺陷图像进行二值化，从二值图中搜索种子点位置，直至找到任一点灰阶为255的像素点，记录下此时该像素点的坐标；C）获取缺陷连通图像；将均值滤波图像中与所述像素点相同位置的像素点作为种子点，采用八邻域区域生长方法，即跟种子点相距最近的八个像素点，按照设定的灰阶差阈值，搜索与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围...

【专利技术属性】
技术研发人员：查世华，杨义禄，关玉萍，左右祥，曾磊，阙世林，
申请(专利权)人：中导光电设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：