一种线状缺陷检测方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明涉及线状缺陷检测，具体而言，涉及一种线状缺陷检测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、有机电激光显示器(organic light-emitting diode，oled)，由于具有屏幕可弯曲、能耗低、自发光等优点，已经逐渐成为大众选择显示屏的新宠，运用范围越来越广泛。有机电激光显示器在生产点亮过程中，线状缺陷发生概率较大。线状缺陷虽然形态单一，但是由于线状缺陷在画面上的特征深浅不一，容易出现漏检的情况；此外，由于存在与线状缺陷类似的背景噪声干扰，因此容易出现过检的情况。

技术实现思路

1、本发明提供一种线状缺陷检测方法、系统、设备及存储介质，解决了有机电激光显示器的线状缺陷检测容易出现漏检和过检的问题。

2、在第一方面，本发明实施例中提供一种线状缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤：

3、采用导向滤波的方式对原始图像进行方向性去噪，以得到线状缺陷滤波图像；

4、采用局部增强的方式对线状缺陷滤波图像进行图像增强，以得到线状缺陷增强图像；

5、采用边缘检测的方式对线状缺陷增强图像进行特征提取，以得到线状缺陷特征图像；

6、采用缺陷方向性校验的方式对线状缺陷特征图像进行特征连接性校验，以得到线状缺陷检测结果。

7、于上述实施例中，本发明结合线状缺陷的线性特性首先采用导向滤波的方式先去除原始图像本身的噪音，还原真正缺陷特征；其次对局部线状缺陷进行数据增强，从而有利于后续提取；再采用罗宾逊缺陷检测方式对线状缺陷进行提取，从而突出缺陷；最后结合线状缺陷的方向性以及距离对轻微截断的线状缺陷进行修正，以防止出现漏检的情况。

8、作为本技术一些可选实施方式，采用导向滤波的方式对原始图像进行方向性去噪，以得到线状缺陷滤波图像的流程如下：

9、基于原始图像构建引导图像，并且将引导图像和原始图像同时输入局部线性模型，以得到引导图像和原始图像的线性关系；

10、基于引导图像和原始图像的线性关系对原始图像进行方向性去噪，以得到线状缺陷滤波图像。

11、于上述实施例中，本发明采用导向滤波的方式对输入的原始图像进行方向性滤波去噪，当需要对原始图像进行滤波去噪操作时，传统的线性滤波方法往往会模糊图像细节或者无法有效去除噪声，而导向滤波则通过引导图像中的参考图像来解决这个问题，能够在保持原始图像细节的同时去除噪声并增强图像的对比度；导向滤波的核心思想是利用导向图像中的信息来指导输入的原始图像的滤波去噪过程，通过引导图像能够更好地理解图像中的结构和纹理，从而在滤波过程中更精确地平衡保持细节和去除噪声之间的矛盾。

12、作为本技术一些可选实施方式，基于原始图像构建引导图像的流程如下：

13、对原始图像进行二值化处理、边缘轮廓提取处理以及像素值扩充处理，以得到边缘轮廓图像；

14、将边缘轮廓图像和原始图像进行图像叠加处理，以得到引导图像。

15、于上述实施例中，本发明对原始图像进行二值化处理是为了将原始图像转化为二值化图像，对原始图像的二值化图像进行边缘轮廓提取处理是为了提取图像中的缺陷轮廓；对图像中的缺陷轮廓进行像素值扩充处理是为了使得边缘轮廓图像包含更多缺陷结构信息；具体的，对图像中的缺陷轮廓进行像素值扩充处理是将缺陷轮廓进行轮廓加深和轮廓加粗，以使得缺陷轮廓更加明显。

16、作为本技术一些可选实施方式，所述引局部线性模型表示为：

17、qi＝akii+bk

18、其中，ak和bk表示局部线性模型的局部窗口wk的线性系数，qi表示原始图像的像素，ii表示引导图像的像素。

19、作为本技术一些可选实施方式，采用局部增强的方式对线状缺陷滤波图像进行图像增强，以得到线状缺陷增强图像的流程如下：

20、对线状缺陷滤波图像进行图像分割，以得到若干线状缺陷滤波子图像；

21、基于线状缺陷滤波子图像区域内的均值和方差信息来动态调整区域内每个像素的亮度或对比度，以得到若干线状缺陷增强子图像；

22、对若干线状缺陷增强子图像进行图像合并处理，以得到最终的线状缺陷增强图像。

23、于上述实施例中，本发明去除噪声后考虑到部分微弱的线状缺陷缺失，因此需要对提取后的去噪后的线状缺陷进行局部增强，局部增强是一种灵活且有效的图像增强技术，通过对局部区域的统计特性进行调整，可以显著提升图像的视觉质量。

24、作为本技术一些可选实施方式，采用边缘检测的方式对线状缺陷增强图像进行特征提取，以得到线状缺陷特征图像的流程如下：

25、对线状缺陷增强图像进行二值化处理，以得到线状缺陷增强图像的二值化图像；

26、对线状缺陷增强图像的二值化图像进行边缘轮廓提取处理，以得到线状缺陷特征图像。

27、于上述实施例中，本发明对局部增强之后的线状缺陷增强图像进行边缘检测，其中，边缘检测采用的是罗宾逊边缘检测算法进行边缘提取。罗宾逊边缘检测算法能够有效地检测图像中各种方向的边缘，并且相对于一些简单的边缘检测算法，并且罗宾逊边缘检测对图像噪声有一定的抑制能力。

28、作为本技术一些可选实施方式，采用缺陷方向性校验的方式对线状缺陷特征图像进行特征连接性校验，以得到线状缺陷检测结果的流程如下：

29、从线状缺陷特征图像中获取若干缺陷子图像，并且基于若干缺陷子图像对缺陷的距离、方向性进行综合校验，以得到缺陷之间的综合校验结果；

30、基于缺陷之间的综合校验结果对不同缺陷进行组合，以得到线状缺陷检测结果。

31、于上述实施例中，本发明通过对线状缺陷特征图像进行特征连接性校验能够对轻微的截断的线状缺陷进行修正，以防止出现漏检的情况。

32、在第二方面，本发明提供一种线状缺陷检测系统，所述系统包括：

33、导向滤波单元，所述导向滤波单元采用导向滤波的方式对原始图像进行方向性去噪，以得到线状缺陷滤波图像；

34、局部增强单元，所述局部增强单元采用局部增强的方式对线状缺陷滤波图像进行图像增强，以得到线状缺陷增强图像；

35、边缘检测单元，所述边缘检测单元采用边缘检测的方式对线状缺陷增强图像进行特征提取，以得到线状缺陷特征图像；

36、方向性校验单元，所述方向性校验单元采用缺陷方向性校验的方式对线状缺陷特征图像进行特征连接性校验，以得到线状缺陷检测结果。

37、在第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述一种线状缺陷检测方法。

38、在第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述一种线状缺陷检测方法。

39、本发明的有益效果如下：本发明结合线状缺陷的线性特性首先采用导向滤波的方式先去除原始图像本身的噪音，还原真正缺陷特征；其次对局部线状缺陷进行数据增强，从而有利于后续提取；再采用罗宾逊缺陷检测方式对线状缺陷进行提取，从而突出缺陷；最后结合线状缺陷的方向性以及距离对轻微截断的线状缺陷进行修正，以防止出现漏检的情况。