[发明专利]一种屏幕检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种屏幕检测方法及系统，所述检测方法，对待检测屏幕的彩色图片进行预处理，获得预处理后的图片；对所述预处理后的图片采用卷积算子进行边缘检测，获得边缘检测结果；基于所述边缘检测结果，采用卷积滤波算法进行坏点检测，获得坏点检测结果；基于所述边缘检测结果，采用Houghline检测算法进行坏线检测，获得坏线检测结果。本发明采用卷积算子进行边缘检测，在提高边缘检测精度的同时提高了边缘检测的速度，本发明得到的边缘检测结果既可以用于坏线检测又可以用于坏点检测，通过同一计算结果的重复利用进一步提高了检测速度。

技术领域

本发明涉及屏幕检测技术领域，特别涉及一种屏幕检测方法及系统。

背景技术

电子屏幕的生产中，缺陷检测是生产线中重要一环。目前很多生产线仍然通过人工观察的方式，其结果依赖人工经验而不稳定，且生产成本高，因而人工检测需通过机器智能技术替换。针对工业生产中对于简单可靠、准确实时的要求。

屏幕缺陷检测是工业生产中的重要问题之一。应用传统图像处理方法检测物体表面缺陷的一般步骤为：首先，应用图像处理方法对目标图像进行图像预处理，从而精确处理每个像素。进而依据实际应用的需要设置、调整和改进各种参数，达到降低噪声、提升或降低亮度和提高图像对比度的效果，从而提高图像的质量，为图像的进一步处理奠定基础。其次，应用直方图分析、小波变换、傅里叶变换和边缘检测等方法，从而获得在特定区域或特定频域内的图像结果，从而便于后续设计算法并对图像进行特征提取。最后，应用如调整阈值界、决策树、Adaboost和SVM等方法，对所获得的图像特征进行分类，从而得到最后的检测结果。

图像处理方法具有精确、安全、可靠和可重复的特点，并且被广泛的研究并提出了很多有效的方法。其中，Peng等人提出了一种在线玻璃缺陷检测的方法。该算法首先选择下限去除条纹状的背景图案，然后通过选择固定阈值和OTSU图像阈值算法提取缺损的部位。这种方法在快速检测如气泡、污点和变形等玻璃缺陷时的效果很好，但在检测玻璃的细微光学缺陷时的结果却很差。Zhao等人结合Canny算子、二元特征直方图和Adaboost算法，提出了一种用于玻璃缺陷检测和分类的算法。但这种算法的检测类型仅为玻璃是否含有气泡，且在对检测精度要求越来越高的工业生产中，该方法的测量精度较低。Liu等人提出了一种基于主成分分析算法来检测和识别手机玻璃的缺陷。该算法先使用OTSU图像阈值算法在预处理阶段定位可能存在缺陷的位置，再提取十类特征，最后对目标图像进行分类识别。Li等人提出了一种基于主成分分析法来检测和提取手机屏幕玻璃缺陷的算法。但该算法在屏幕出现未知问题时，也会将其依照最初设定的分类分入其中的一类缺陷。Win等人将基于中值的OTSU图像阈值算法和对比度调整的方法相结合，提出了对屏幕表面缺陷的自动检测算法。该算法简单但十分有效，可以克服一定程度上图像的亮度和对比度的影响，但当样本量较大时，最佳阈值的计算时间较长，效率较低，且容易被噪声点所干扰。Liang等人基于主成分分析方法提出了一种低分辨率图像的稀疏表示，从而快速有效地检测出手机屏幕的缺陷。Jian等人通过模糊均值聚类方法实现了对手机屏幕缺陷的自动检测。该算法在图片预处理的过程中，分辨并对准物体轮廓，然后通过投影对缺陷区域进行提取。该算法的分辨精度很高，但检测时间则会相对延长。

如何在保证屏幕检测精度的同时，提高屏幕检测的速度成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种屏幕检测方法及系统，以实现在保证屏幕检测精度的同时，提高屏幕检测的速度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种屏幕检测方法，所述检测方法包括如下步骤：

对待检测屏幕的彩色图片进行预处理，获得预处理后的图片；

对所述预处理后的图片采用卷积算子进行边缘检测，获得边缘检测结果；

基于所述边缘检测结果，采用卷积滤波算法进行坏点检测，获得坏点检测结果；