[发明专利]一种AMOLED显示屏缺陷检测方法、系统及存储介质

说明书

本发明提供了一种AMOLED显示屏缺陷检测方法、系统及存储介质，该检测方法包括：子图像灰度级差值步骤：采集AMOLED显示屏含缺陷图像并进行预处理，找到缺陷的大致位置的轮廓曲线；RSF模型步骤：将子图像灰度级差值步骤得到的AMOLED显示屏缺陷的大致位置的轮廓作为RSF模型步骤中所需要的初始轮廓曲线，然后再采用RSF模型方法对图像的缺陷进行精准的检测。本发明在AMOLED显示屏检测时，在常用方法RSF模型的基础上结合了子图像灰度级差值方法对缺陷进行定位并求取其大致轮廓，解决了RSF模型对初始轮廓敏感的问题、提高了最终检测的速度、解决了全局图像模型有时不能处理灰度不均图像的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理及显示屏检测算法领域，尤其涉及一种AMOLED显示屏缺陷检测方法、系统及存储介质。

背景技术

随着平板显示和柔性显示的快速普及，AMOLED(Active Matrix Organic LightEmitting Diode，译作有源矩阵有机电致发光二极管)显示技术凭借其视角广、画质均匀、响应快、低能耗，可折叠并且能做成柔性显示屏等优点成为目前最受瞩目的下一代新型显示技术，尤其是苹果推出使用AMOLED显示面板的新一代iPhone X，将进一步催化AMOLED的加速渗透，引爆各品牌与面板厂竞逐投资AMOLED的热潮。

然而，AMOLED制备工艺复杂，所以在制造过程中会引入各种缺陷，例如点缺陷、线缺陷和Mura缺陷等。这些缺陷出现频率高，对显示屏的质量影响较大，不仅会降低产品的合格率，而且若未经处理就被投入使用会损坏FPC电路，造成IC及其他材料资源的浪费。所以，需要对AMOLED显示屏进行缺陷检测。传统的人工检测效率较低，不能满足流水线生产的需求，而且还会受疲劳、主观意识等因素的影响，造成错捡、漏检等不足。尤其是Mura缺陷，其种类繁多，表现形式各异，通常具有不规则的几何形状，在不确定的位置上，对比度低，边缘模糊或没有明显的边缘，是所有AMOLED显示屏缺陷中较难检测和评价的缺陷之一。

相比人工检测的方法，依托机器视觉的检测方法会解放劳动力，提高检测效率。目前，国外许多专家学者对此做了很多研究并取得了不错的成果，但是国内在AMOLED显示屏缺陷检测方面国外相比仍有一定的差距。所以研究依托机器视觉的AMOLED显示屏缺陷不仅具有一定的应用前景，还可以进一步推动AMOLED显示面板产业的发展。

发明内容

本发明提供了一种AMOLED显示屏缺陷检测方法，包括如下步骤：

子图像灰度级差值步骤：采集AMOLED显示屏含缺陷图像并进行预处理，找到缺陷的大致位置的轮廓曲线；

RSF模型步骤：将所述子图像灰度级差值步骤得到的AMOLED显示屏缺陷的大致位置的轮廓作为所述RSF模型步骤中所需要的初始轮廓曲线，然后再采用所述RSF模型方法对图像的缺陷进行精准的检测。

作为本发明的进一步改进，所述子图像灰度级差值步骤要把采集到的含有AMOLED显示屏缺陷的图像均匀地分成单个的子图像，对于所述每个子图像，按选定的步长和方法移动并计算其所包含的像素的灰度值总和，然后得到所述每个子图像的所述像素灰度值总和的最大值与最小值的差值，根据这些差值确定灰度差值的阈值，再根据所述阈值判断缺陷的位置，进而得到所述缺陷位置的大致轮廓。

作为本发明的进一步改进，所述每个子图像分别在宽度和高度方向以每个小部分为步长进行移动，每移动一次，计算所述子图像内所包含的像素灰度值总和。

作为本发明的进一步改进，所述子图像灰度级差值步骤包括：

第一步骤：划分子图像；

第二步骤：对每个子图像进行平移计算并求出灰度差值B_ij；

第三步骤：根据B_ij计算均值和方差，并求阈值；