【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及墨色分选方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着发光二极管(light-emitting diode，led)显示屏生产规模的扩大，生产线生产出的led显示屏的品质不同，检测品质的方式是对led显示屏模组的墨色进行判断，进而判断其是否合格。目前需要有人工通过肉眼判断模组颜色，准确性差、效率低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种墨色分选方法、装置、电子设备及存储介质，以解决人工进行led屏幕墨色检测是准确性差、效率低的问题。
2、根据本专利技术的第一方面，提供了一种墨色分选方法，包括：
3、从待处理模组中选取样本模组，通过相机获取所述样本模组的样本图像；
4、根据所述样本图像确定样本特征；根据所述样本特征进行聚类处理，得到聚类结果，所述聚类结果包括多个聚类；
5、当触发目标模组分类时，根据目标模组的目标图像确定目标特征，所述目标模组为所述待处理模组中除所述样本模组以外的模组；
6、根据所述目标特征和所述聚类的聚类特征确定匹配的聚类；将所述目标模组纳入到所述匹配的聚类中。
7、根据本专利技术的第二方面，提供了一种墨色分选装置，包括：
8、样本确定模块，用于从待处理模组中选取样本模组，通过相机获取所述样本模组的样本图像；
9、聚类模块，用于根据所述样本图像确定样本特征；根据所述样本特征进行聚类处理，得到聚类结果，所述聚类结果包括多个聚类；>
10、目标特征确定模块，用于当触发目标模组分类时，根据目标模组的目标图像确定目标特征，所述目标模组为所述待处理模组中除所述样本模组以外的模组；
11、聚类匹配模块，用于根据所述目标特征和所述聚类的聚类特征确定匹配的聚类；将所述目标模组纳入到所述匹配的聚类中。
12、根据本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
13、至少一个处理器；以及
14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
15、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行任一实施例所述的墨色分选方法。
16、根据本专利技术的第四方面，提供了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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的墨色分选方法。
17、本专利技术提供的技术方案，从待处理模组中选取样本模组，通过相机获取所述样本模组的样本图像；根据所述样本图像确定样本特征；根据所述样本特征进行聚类处理，得到聚类结果，所述聚类结果包括多个聚类；当触发目标模组分类时，根据目标模组的目标图像确定目标特征，所述目标模组为所述待处理模组中除所述样本模组以外的模组；根据所述目标特征和所述聚类的聚类特征确定匹配的聚类；将所述目标模组纳入到所述匹配的聚类中。相对于目前由人工进行肉眼判断模组的墨色，本专利技术提供的技术方案能够从待处理模组中选取样本模组，根据样本模组的样本特征进行聚类处理，得到多个聚类。对于未分类的目标模组，根据目标模组的目标特征和已得到的聚类确定匹配的聚类，进而实现自动化的识别目标模组的分类，实现自动化的快速准确的模组分类，提高led屏幕墨色检测的准确性和分类效率。
18、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种墨色分选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从待处理模组中选取样本模组，通过相机获取所述样本模组的样本图像之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过相机获取所述样本模组的样本图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过相机获取基础图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述样本图像确定样本特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述样本特征进行聚类处理，得到聚类结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标特征和所述聚类的聚类特征确定匹配的聚类，包括：
8.一种墨色分选装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的墨色分选方法。
【技术特征摘要】
1.一种墨色分选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从待处理模组中选取样本模组，通过相机获取所述样本模组的样本图像之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过相机获取所述样本模组的样本图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过相机获取基础图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述样本图像确定样本特征，包括：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：何志民，王利文，
申请(专利权)人：卡莱特云科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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