[发明专利]一种LCD粗糙斑缺陷检测方法

权利要求书

1.一种LCD粗糙斑缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

建立训练模型，采用训练模型对图像进行训练，获得模型参数；

所述建立训练模型，采用训练模型对图像进行训练，获得模型参数包括：建立高斯混合模型；循环处理训练图像；迭代调用最大期望算法进行计算，直到满足终止条件；获取模型参数；

所述循环处理训练图像包括：获取训练图像；对训练图像采取对比敏感度函数滤波处理；提取纹理特征；将纹理特征参数加入模型；判断是否遍历完训练图像，若已遍历完，则循环处理结束；若未遍历完，则继续获取训练图像；

利用训练好的模型对图像进行检测识别，获取测试结果；

根据测试结果是否满足条件，判断产品属于良品还是不良品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立高斯混合模型的概率分布模型如下：

其中a_k是系数，φ(y|θ_k)是高斯分布密度，θ_k为第k个参数集；

称为第k个分模型，其中μ_k为第k个分模型中的均值，σ_k为第k个分模型中的方差。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述迭代调用最大期望算法进行计算，直到满足终止条件包括：

通过最大期望算法对高斯混合模型参数进行估计，计算后验概率值；

更新参数，计算误差；

若计算结果满足终止条件，则迭代结束；若计算结果不满足终止条件，则重新进行最大期望算法计算。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的模型对图像进行检测识别，获取测试结果包括：

对待测图像进行对比敏感度函数滤波处理；

提取纹理特征；

采用训练后的模型，对待测图像中的灰度集合进行聚类、分割；

对分割结果进行二次分析处理，得到测试结果。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述对比敏感度函数滤波处理包括：

采用傅里叶变换将图像转换到频域；

构建带通滤波器，并进行频域滤波；

将滤波后的图像经傅里叶反变换到空域。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对分割结果进行二次分析处理，得到测试结果包括：

采用Blob分析法去除分割结果中的小目标干扰；

对去除小目标干扰后的图像进行形态学闭运算；

采用Blob分析法再次选择目标，作为测试结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据测试结果是否满足条件，判断产品属于良品还是不良品包括：

判断测试结果中目标的面积是否满足不良品条件，若不满足条件，则判断为良品；若满足条件，则进行下一步；

判断测试结果中目标的长宽是否满足不良品条件，若不满足条件，则判断为良品；若满足条件，则进行下一步；

判断测试结果中目标的对比度是否满足不良品条件，若不满足条件，则判断为良品；若满足条件，则判断为不良品。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用训练后的模型，对待测图像中的灰度集合进行聚类、分割包括：

初始化高斯混合模型中的参数；

通过最大期望算法对高斯混合模型中的参数进行估计，迭代计算后验概率的值及更新参数，直到误差满足终止条件为止；

利用最大后验概率准则对像素进行分配；

输出图像分割结果。