[发明专利]一种基于深度学习的用于显示面板缺陷的分类方法有效
| 申请号： | 202111125529.2 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113592859B | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 左右祥;杨义禄;李波;关玉萍;查世华 | 申请（专利权）人： | 中导光电设备股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州维智林专利代理事务所(普通合伙) 44448 | 代理人： | 赵晓慧 |
| 地址： | 526238 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的用于显示面板缺陷的分类方法，包括以下步骤：通过自动光学检测获取至少一张疑似缺陷图片；将所述疑似缺陷图片输入第一分类模型，所述第一分类模型用于判断所述疑似缺陷图片是真正缺陷或假性缺陷；如果所述疑似缺陷图片是真正缺陷，则将所述疑似缺陷图片输入第二分类模型，所述第二分类模型用于判断所述疑似缺陷图片是黑色缺陷或白色缺陷。本发明基于深度学习的卷积神经网络训练分类模型，通过分类器级联的方式实现对AOI在显示面板上检出的缺陷图片进行自动分类，精度高，速度快，鲁棒性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 用于 显示 面板 缺陷 分类 方法 | ||
【主权项】：
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