屏幕缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及光学元件器件测试技术领域，更具体地，本技术涉及一种屏幕缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.屏幕的质量对用户体验有着很大的影响。尤其是，对于虚拟现实(virtual reality，vr)设备、增强现实(augmented reality，ar)设备等主要依赖屏幕与用户进行互动的设备更是如此。
3.以虚拟现实(virtual reality，vr)设备为例，为了保证vr产品能够得到较为广泛的应用且用户体验感较好，则要求vr产品的屏幕必须能达到较高的分辨率，且不能存在坏点及脏污等缺陷。因此，许多制造商都会在屏幕出厂之前对其进行各种缺陷的检测如屏幕边缘检测。然而，现阶段在生产vr产品的过程中，屏幕的检测依赖于人工检测，如通过人眼进行溢胶缺陷检测，这不仅对检测人员的视力有较大的影响，并且误检、漏检率较高，但是效率却较低。


技术实现要素：

4.本技术的目的在于提供的一种屏幕缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质的新技术方案，能够用于精确及快速的检测vr设备的屏幕是否存在溢胶缺陷。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种屏幕缺陷检测方法。所述屏幕缺陷检测方法包括：
6.获取目标屏幕的检测图像；
7.对所述检测图像进行边缘轮廓搜索，获取第一目标轮廓线；
8.提取所述第一目标轮廓线上的若干个目标轮廓点组；
9.根据各所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息；
10.对所述检测图像进行缩放及边缘轮廓搜索，获取第二目标轮廓线；
11.获取所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度及邻域区域的平均灰度，所述邻域区域为所述第一目标轮廓线与所述第二目标轮廓线之间的区域；
12.计算所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度与所述邻域区域的平均灰度的比值作为灰度对比度；
13.根据所述灰度对比度及第一设定值，确定所述目标屏幕是否存在边缘溢胶缺陷。
14.可选地，所述目标轮廓点组包括至少三个轮廓点，相邻的两个所述轮廓点之间具有目标间隔。
15.可选地，所述根据各所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息的方法包括：
16.获取所述目标轮廓点组中各轮廓点的位置信息；其中，所述目标轮廓点组包括第一轮廓点、第二轮廓点及第三轮廓点；
17.获取所述第一轮廓点与所述第二轮廓点之间的距离dis1、所述第一轮廓点与所述第三轮廓点之间的距离dis2以及所述第二轮廓点与所述第三轮廓点之间的距离dis3；
18.根据所述第一轮廓点、所述第二轮廓点及所述第三轮廓点，获取所述目标轮廓点组的曲率；
19.计算各所述目标轮廓点组的曲率的均方差；
20.在所述目标轮廓点组的曲率的均方差大于第二设定值的情况下，确定所述目标轮廓点组对应的位置为疑似溢胶缺陷区域。
21.可选地，获取所述邻域区域的平均灰度的方法包括：
22.获取所述邻域区域对应图像的非零灰度的像素点个数及灰度值；
23.计算所述非零灰度的像素点个数及所述灰度值的比值作为所述邻域区域的平均灰度。
24.可选地，获取所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度的方法包括：
25.获取所述疑似溢胶缺陷区域对应的所述目标轮廓点组形成的区域；其中，所述目标轮廓点组包括第一轮廓点、第二轮廓点及第三轮廓点，所述第一轮廓点、所述第二轮廓点及所述第三轮廓点形成的区域为三角区域；
26.计算所述三角区域内部对应的灰度均值和所述三角区域外接矩形内部对应的灰度均值中的任一者作为所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度。
27.可选地，所述屏幕缺陷检测方法还包括：
28.获取所述疑似溢胶缺陷区域的面积值；
29.在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值，且所述疑似溢胶缺陷区域的面积值大于第三设定值的情况下，确定所述目标屏幕存在边缘溢胶缺陷。
30.可选地，在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值的情况下，确定所述目标屏幕存在边缘溢胶缺陷。
31.可选地，所述获取目标屏幕的检测图像包括：
32.获取目标屏幕的原始图像；
33.去除所述原始图像中的干扰信息，以获得所述目标屏幕的检测图像。
34.第二方面，本技术实施例提供了一种屏幕缺陷检测装置，其特征在于，应用于如第一方面所述的屏幕缺陷检测方法，所述屏幕缺陷检测装置包括：
35.第一获取模块，用于获取目标屏幕的检测图像；
36.第二获取模块，对所述检测图像进行边缘轮廓搜索，以获取第一目标轮廓线；
37.提取模块，用于提取所述第一目标轮廓线上的若干个目标轮廓点组；
38.第三获取模块，用于根据各所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息；
39.第四获取模块，对所述检测图像进行缩放及边缘轮廓搜索，以获取第二目标轮廓线；
40.第五获取模块，用于获取所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度及邻域区域的平均灰度；其中，所述邻域区域为所述第一目标轮廓线与所述第二目标轮廓线之间的区域；
41.计算模块，用于计算所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度与所述邻域区域的平均灰度的比值作为灰度对比度；
42.确定模块，用于根据所述灰度对比度及第一设定值，确定所述目标屏幕是否存在边缘溢胶缺陷。
43.可选地，所述屏幕缺陷检测装置还包括：
44.第六获取模块，用于获取所述疑似溢胶缺陷区域的面积值；
45.所述确定模块用于在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值，且所述疑似溢胶缺陷区域的面积值大于第三设定值的情况下，确定所述目标屏幕边缘溢胶缺陷。
46.第三方面，本技术实施例提供了一种屏幕缺陷检测设备。所述屏幕缺陷检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的屏幕缺陷检测程序；其中，所述屏幕缺陷检测程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的屏幕缺陷检测方法的步骤。
47.第四方面，本技术实施例提供了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屏幕缺陷检测程序，所述屏幕缺陷检测程序被处理器执行时实现如第一方面所述的屏幕缺陷检测方法的步骤。
48.本技术的有益效果在于：
49.本技术实施例提供了一种屏幕缺陷检测方法，可用于检测屏幕边缘溢胶缺陷，通过边缘轮廓的曲率的均方差来获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息，之后利用灰度对比度进一步确定待测屏幕是否存在溢胶缺陷；通过本技术实施例提供的屏幕缺陷检测方法进行溢胶缺陷的判定，不仅准确率高，而且能大大降低检测人员的劳动强度，提高产线检测效率。
50.通过以下参照附图对本技术的示例性实施例的详细描述，本技术的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
51.被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本技术的实施例，并且连同其说明一起用于解释本技术的原理。
52.图1为本技术实施例提供的屏幕缺陷检测方法的流程示意图；
53.图2为本技术实施例中的目标屏幕的原始图像；
54.图3为本技术实施例中的目标屏幕的原始图像经二值化处理得到的二值图像；
55.图4为本技术实施例中的目标屏幕的绘制轮廓图像；
56.图5为本技术一实施例提供的多个组目标轮廓点组的曲率柱状图；
57.图6为根据图5计算的曲率的均方差示意图；
58.图7为本技术实施例中的目标屏幕的检测图像经缩放后的图像；
59.图8为第一目标轮廓线与第二目标轮廓线之间的邻域区域的图像；
60.图9为本技术实施例提供的屏幕缺陷检测装置的功能模块图。
61.附图标记说明：
62.10、屏幕缺陷检测装置；11、第一获取模块；12、第二获取模块；13、第三获取模块；14、第四获取模块；15、第五获取模块；16、计算模块；17、确定模块；18、提取模块；20、第一目标轮廓线。
具体实施方式
63.现在将参照附图来详细描述本技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本技术的范围。
64.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本技术及其应用或使用的任何限制。
65.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
66.在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
67.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
68.下面结合附图对本技术实施例提供的屏幕缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质进行详细地描述。
69.在现有的相关技术中，以vr设备为例，对于组装好的vr一体机，质检人员都是采用人眼通过lens来检查其是否存在缺陷。其中一种常见的方式为，将vr的屏幕用不同颜色的图卡打亮，然后人眼通过lens查看不同图卡下是否存在缺陷，通常的缺陷例如表现为绿屏暗点、绿屏亮点、红屏亮点、红屏暗点、黑屏亮点、白屏暗点、划痕、边缘溢胶及透明缺陷等。然而，在现阶段，针对屏幕边缘溢胶的缺陷，由于该缺陷所呈现的面积可能会较小，及与背景粘连等问题，目前无法进行准确的识别检测。
70.本技术实施例针对vr屏幕边缘溢胶缺陷，提供了一种能够快速准确的识别检测方法，利用边缘轮廓点的曲率的均方差进行粗定位，并在粗定位之后再利用设定的灰度对比度精确定位，通过粗定位与精定位相结合的方式进行屏幕边缘溢胶缺陷的精准识别。
71.根据本技术的一个实施例，提供了一种屏幕缺陷检测方法，参见图1，所述屏幕缺陷检测方法例如可以包括如下的步骤s1～步骤s8。
72.步骤s1、获取目标屏幕的检测图像。
73.在上述的步骤s1中，所述目标屏幕即为待测屏幕。
74.在本技术提供的实施例中，所述目标屏幕例如为vr产品的屏幕。本技术实施例提供的技术方案可用于对vr产品的屏幕的边缘溢胶缺陷进行准确和快速的识别检测。
75.当然，所述目标屏幕包括但并不限于上述的vr产品的屏幕，还可以为其他终端设备的屏幕，本技术中仅是以vr产品的屏幕为例进行描述。
76.本技术实施例提供的屏幕缺陷检测方法还适用于其他终端设备的屏幕的边缘溢胶缺陷识别检测，本技术实施例中对屏幕的适用场景不做限制。
77.其中，在获取所述目标屏幕的检测图像时，例如可以采用相机等图像采集器件对所述目标屏幕进行拍摄，以获取所述目标屏幕的图像。
78.需要说明的是，采用相机拍摄可以获取到所述目标屏幕的原始图像，参见图2；之后对原始图像进行有效区域提取，其目的在于排除干扰信息，最终获得的图像就是所述目标屏幕的检测图像。所述目标屏幕的检测图像可用于后续的识别检测。本技术的技术方案中没有直接采用目标屏幕的原始图像的原因在于，避免原始图像存在的干扰信息会影响后
续检测结果的准确性。
79.在完成上述的步骤s1之后，可以进入步骤s2：
80.步骤s2、对所述检测图像进行边缘轮廓搜索，获取第一目标轮廓线20，参见图4。
81.由于本技术实施例提供的屏幕缺陷检测方法，其是针对屏幕的边缘溢胶缺陷进行的检测，因此，需要获得目标屏幕(也即待测屏幕)的边缘轮廓，也即步骤s2中提到的第一目标轮廓线，以便于对轮廓进行检测。
82.可选的是，在获得所述目标屏幕的原始图像之后，可以利用全局阈值函数对所述原始图像进行二值化处理，以获得二值图像，参见图3。
83.在获得所述目标屏幕的原始图像的二值图像之后，例如通过轮廓搜索的方式找到所述目标屏幕的边缘轮廓，也即获取所述第一目标轮廓线20，可参见图4中示出的白线。
84.在完成上述的步骤s2之后，可以进入步骤s3：
85.步骤s3、提取所述第一目标轮廓线20上的若干个目标轮廓点组。
86.基于屏幕的溢胶缺陷的特殊性，该类缺陷集中在屏幕的边缘区域，因此在进行该类缺陷判断时，需要提取边缘轮廓上的轮廓点。
87.需要说明的是，在所述第一目标轮廓线20上可以包含连续的若干个轮廓点，而每个轮廓点都具有自己的坐标(x，y)。
88.在一个例子中，所述目标轮廓点组可以包括至少三个轮廓点，相邻的两个所述轮廓点之间具有目标间隔。
89.作为本技术的一个优选实施方式，可以将连续的三个轮廓点组成一个目标轮廓点组。三个轮廓点可以形成一个圆形，也即形成一个基准图形。
90.当然，每个目标轮廓点组也可以包括三个以上的轮廓点，可以根据实际需要灵活调整，本技术实施例中对此不做限制。每个目标轮廓点包括的轮廓点数量越多，测试结果的准确性越高，但可能也会导致计算量大，影响效率。综合来看，各目标轮廓点组设计包括三个轮廓点的设计较为优选。
91.此外，三个连续的轮廓点的选取方式为：相邻的两个轮廓点之间例如可以间隔一个像素。可选的是，本技术的实施例中选取的步长为3或5或10，这里的步长可根据实际图像尺寸设置，本技术中对此不做限制。
92.在完成上述的步骤s3之后，可以进入步骤s4：
93.步骤s4、根据各所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息。
94.在上述的步骤s3中，在所述第一目标轮廓线20上可以提取若干个目标轮廓点组。由于每个目标轮廓点组设计均包括三个或三个以上的轮廓点，这些轮廓点可以形成弧线，其对应的目标轮廓电组具有一定的曲率。
95.在所述步骤s4中，通过计算目标轮廓点组中连续的多个轮廓点形成的弧线的曲率，进而经计算获得所述第一目标轮廓线20上的每个目标轮廓点组对应的曲率的均方差。后续通过每个目标轮廓点组的曲率的均方差与设定值(下述的第二设定值)进行对比，即可初步判断所述目标屏幕的边缘是否存在疑似溢胶缺陷及该疑似溢胶缺陷区域的位置信息。也就是说，通过上述的步骤s4可以初步定位出所述目标屏幕的疑似溢胶缺陷区域。
96.在完成上述的步骤s4之后，可以进入步骤s5：
97.步骤s5、对所述检测图像进行缩放及边缘轮廓搜索，获取第二目标轮廓线。
98.在一个例子中，对所述目标屏幕的检测图像进行缩放处理，缩放尺寸例如设置为1.01。获取缩放之后图像的边缘轮廓，也即上述的第二目标轮廓线，参见图7，这等同于将所述第一目标轮廓线20往内侧缩放。
99.在经步骤s5之后，所述第一目标轮廓线20与所述第二目标轮廓线之间形成了一个区域，该区域为下述步骤中称为的邻域区域，参见图8。
100.在完成上述的步骤s5之后，可以进入步骤s6及步骤s7：
101.步骤s6、获取所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度及邻域区域的平均灰度，所述邻域区域为所述第一目标轮廓线20与所述第二目标轮廓线之间的区域，参见图8；以及，
102.步骤s7、计算所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度与所述邻域区域的平均灰度的比值作为灰度对比度。
103.在一个例子中，当所述疑似溢胶缺陷区域对应的所述目标轮廓点组包括三个轮廓点时，该三个轮廓点形成的区域例如为三角区域。
104.可以理解的是，本技术中，通过计算目标轮廓点的曲率的均方差，可以获取疑似溢胶缺陷区域(或称疑似溢胶缺陷点)。为了能更准确的确定该疑似溢胶缺陷区域是否确实存在边缘溢胶缺陷，还需要计算该疑似溢胶缺陷区域的灰度gray_min，并计算出所述邻域区域的灰度值进行对比，这是为了保证检测结果的鲁棒性。
105.具体地，经上述的步骤s6和步骤s7之后，可以获取两轮廓线(第一目标轮廓线与第二目标轮廓线)之间的邻域区域对应的图像上像素的平均灰度gray_all，然后计算出所述目标轮廓点组内的三个轮廓点形成的三角区域内部对应的灰度均值gray_mean_var；进而计算出灰度对比度contrast。
106.在完成上述的步骤s7之后，可以进入步骤s8：
107.步骤s8、根据所述灰度对比度及第一设定值，确定所述目标屏幕是否存在边缘溢胶缺陷。
108.在一个例子中，经所述步骤s7获取所述灰度对比度contrast后，当该灰度对比度的绝对值小于第一设定值时，确定所述疑似溢胶缺陷区域存在边缘溢胶缺陷。反之为非溢胶缺陷。通过该方式进行屏幕的边缘溢胶缺陷的判定，不仅准确率高，而且能大大的降低检测人员的劳动强度，提高产线检测效率。
109.本技术实施例提供了一种屏幕缺陷检测方法，可用于检测屏幕边缘溢胶缺陷，通过边缘轮廓的曲率的均方差来获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息，之后利用灰度对比度进一步确定待测屏幕是否存在溢胶缺陷；通过本技术实施例提供的屏幕缺陷检测方法进行溢胶缺陷的判定，不仅准确率高，而且能大大降低检测人员的劳动强度，提高产线检测效率。
110.在本技术的一些示例中，所述根据各所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息的方法，该方法包括如下的步骤01～步骤05：
111.步骤01、获取所述目标轮廓点组中各轮廓点的位置信息；其中，所述目标轮廓点组包括第一轮廓点、第二轮廓点及第三轮廓点；
112.步骤02、获取所述第一轮廓点与所述第二轮廓点之间的距离dis1、所述第一轮廓点与所述第三轮廓点之间的距离dis2以及所述第二轮廓点与所述第三轮廓点之间的距离dis3；
113.步骤03、根据所述第一轮廓点、所述第二轮廓点及所述第三轮廓点，获取所述目标轮廓点组的曲率；
114.步骤04、计算各所述目标轮廓点组的曲率的均方差；
115.步骤05、在所述目标轮廓点组的曲率的均方差大于第二设定值的情况下，确定所述目标轮廓点组对应的位置为疑似溢胶缺陷区域。
116.在本技术的上述示例中，所述目标轮廓点组例如包括上述的三个连续的轮廓点，分别为第一轮廓点、第二轮廓点及第三轮廓点，可以通过如下公式计算出该三个轮廓点对应的曲率：
117.curvaturej＝1/radiusj；其中，j＝1,2,3
…
n；
118.然后，计算曲率的均方差variancej，当某一个目标轮廓点组的曲率的均方差variancej大于第二设定值(某一阈值)时，则该目标轮廓点组对应的位置存在疑似溢胶缺陷。
119.具体地，所述第一轮廓点的位置(也即坐标位置)为：
120.point
i-1
.x＝innerprofile_src[i-3].x；
[0121]
point
i-1
.y＝innerprofile_src[i-3].y。
[0122]
所述第二轮廓点的位置(也即坐标位置)为：
[0123]
pointi.x＝innerprofile_src[i].x；
[0124]
pointi.y＝innerprofile_src[i].y。
[0125]
所述第三轮廓点的位置(也即坐标位置)为：
[0126]
point
i+1
.x＝innerprofile_src[i+3].x；
[0127]
point i+1
.y＝innerprofile_src[i+3].y。
[0128]
计算第一轮廓点与第二轮廓点之间的距离dis1，dis1＝sqrt
[0129]
(point
i-1
.x－pointi.x)＊(point
i-1
.y－pointi.y)；
[0130]
计算第一轮廓点与第三轮廓点之间的距离dis2，dis2＝sqrt
[0131]
(point
i-1
.x－point
i+1
.x)＊(point
i-1
.y－point
i+1
.y)；
[0132]
计算第二轮廓点与第三轮廓点之间的距离dis3，dis3＝sqrt
[0133]
(pointi.x－point
i+1
.x)＊(pointi.y－point
i+1
.y)。
[0134]
根据余弦定理，计算第一轮廓点与第二轮廓点边对应的角度：
[0135]
cosa＝(dis2*dis2+dis3*dis3-dis1*dis1)/2*dis2*dis3；
[0136]
sina＝sqrt(1-cosa*cosa)；
[0137]
radiusj＝dis1/(2*sina)。
[0138]
之后获取曲率curvaturej＝1/radiusj；其中，j＝1,2,3
…
n。
[0139]
根据如下公式计算曲率的均方差variancej：
[0140][0141]
当某个目标轮廓点组的曲率的均方差variancej大于第二设定值(某一阈值)时，则该目标轮廓点组对应的位置存在疑似溢胶缺陷。
[0142]
根据本技术上述的示例，参见图5，在所述第一目标轮廓线20上提取了4159个目标轮廓点组，从图5示出的曲率值柱状图可以看出，不同的目标轮廓点组的曲率不同。
[0143]
参见图6，根据图5示出的所有目标轮廓点组的曲率，图6示出了各目标轮廓点组的
曲率的均方差。从图6可看出，部分目标轮廓点组对应的均方差是较大的，例如超过了0.02，有些目标轮廓点组的曲率的均方差甚至更大，这些目标轮廓点就对应疑似溢胶缺陷区域。
[0144]
需要说明的是，本技术上述示例中的第二设定值可以根据需要进行设置，本技术的实施例中不限定其具体数值。
[0145]
在本技术的一些示例中，获取所述邻域区域的平均灰度的方法包括：
[0146]
获取所述邻域区域对应图像的非零灰度的像素点个数pixel_num及灰度值gray_all；
[0147]
计算所述非零灰度的像素点个数pixel_num及所述灰度值gray_all的比值作为所述邻域区域的平均灰度gray_mean，也即gray_mean＝gray_all/pixel_num。
[0148]
其中，所述邻域区域可参见图8示出的区域。
[0149]
在本技术的一些示例中，获取所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度的方法包括：
[0150]
获取所述疑似溢胶缺陷区域对应的所述目标轮廓点组形成的区域；其中，所述目标轮廓点组包括第一轮廓点、第二轮廓点及第三轮廓点，所述第一轮廓点、所述第二轮廓点及所述第三轮廓点形成的区域为三角区域；
[0151]
计算所述三角区域内部对应的灰度均值和所述三角区域外接矩形内部对应的灰度均值中的任一者作为所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度。
[0152]
对于疑似溢胶缺陷区域，要获取其灰度均值，需要找到其相对应的目标轮廓点形成的区域，当该区域为三角形区域时，可以计算该三角形区域内部对应的灰度均值并直接作为疑似溢胶缺陷区域的灰度均值。当然，也可以计算该三角区域外接矩形内部对应的灰度均值，以此作为疑似溢胶缺陷区域的灰度。
[0153]
在本技术的一些示例中，所述屏幕缺陷检测方法还包括如下步骤：
[0154]
获取所述疑似溢胶缺陷区域的面积值area；
[0155]
在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值，且所述疑似溢胶缺陷区域的面积值大于第三设定值的情况下，确定所述目标屏幕存在边缘溢胶缺陷。
[0156]
也就是说，在进一步准确确定屏幕的边缘是否存在溢胶缺陷的步骤中，还加入了一个评价参数，即疑似溢胶缺陷区域的面积值。
[0157]
在此基础上，当计算获取的灰度对比度的绝对值小于预先设定的第一设定值时，并且疑似溢胶缺陷区域(三角形区域)的面积值大于预先设定的第三设定值时，则能够非常准确的确定所述目标屏幕存在边缘溢胶缺陷。
[0158]
通过该方式进行屏幕的边缘溢胶缺陷的判定，准确率非常，而且能大大的降低检测人员的劳动强度，提高产线检测效率。
[0159]
在本技术的一些示例中，在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值的情况下，确定所述目标屏幕存在边缘溢胶缺陷。
[0160]
需要说明的是，当仅采用灰度对比度作为所述目标屏幕是否存在边缘溢胶缺陷的评价参数时，如上述示例所述，在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值的情况下，确定所述目标屏幕存在边缘溢胶缺陷。反之，所述目标屏幕不存在边缘溢胶缺陷。这种评价方式较为简单、且准确度也较佳。
[0161]
在本技术的一些示例中，所述获取目标屏幕的检测图像包括：
[0162]
获取目标屏幕的原始图像；
[0163]
去除所述原始图像中的干扰信息，以获得所述目标屏幕的检测图像。
[0164]
根据本技术实施例的另一方面，还提出了一种屏幕缺陷检测装置，其应用于如上所述的屏幕缺陷检测方法。
[0165]
参见图9，所述屏幕缺陷检测装置10包括：
[0166]
第一获取模块11，用于获取目标屏幕的检测图像；
[0167]
第二获取模块12，对所述检测图像进行边缘轮廓搜索，以获取第一目标轮廓线20；
[0168]
提取模块18，用于提取所述第一目标轮廓线20上的若干个目标轮廓点组；
[0169]
第三获取模块13，根据所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息；
[0170]
第四获取模块14，对所述检测图像进行缩放及边缘轮廓搜索，以获取第二目标轮廓线；
[0171]
第五获取模块15，用于获取所述目标轮廓点组形成的目标区域的平均灰度及邻域区域的平均灰度；其中，所述邻域区域为所述第一目标轮廓线20与所述第二目标轮廓线之间的区域；
[0172]
计算模块16，用于计算所述目标区域的平均灰度与所述邻域区域的平均灰度的比值作为灰度对比度；以及
[0173]
确定模块17，用于根据所述灰度对比度及第一设定值，确定所述目标屏幕是否存在溢胶缺陷。
[0174]
可选的是，所述屏幕缺陷检测装置还包括第六获取模块，所述第六获取模块用于获取所述疑似溢胶缺陷区域的面积值；在此基础上，所述确定模块17用于在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值，且所述疑似溢胶缺陷区域的面积值大于第三设定值的情况下，确定所述目标屏幕边缘溢胶缺陷。
[0175]
本技术实施例提供了一种屏幕缺陷检测装置，可用于检测屏幕边缘溢胶缺陷，通过边缘轮廓的曲率的均方差来获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息，之后利用灰度对比度进一步确定待测屏幕是否存在溢胶缺陷；通过本技术实施例提供的屏幕缺陷检测装置进行溢胶缺陷的判定，不仅准确率高，而且能大大降低检测人员的劳动强度，提高产线检测效率。
[0176]
本技术实施例的屏幕缺陷检测装置的具体实施方式可以参照上述的屏幕缺陷检测方法的实施例，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
[0177]
根据本技术实施例的又一方面，提出了一种屏幕缺陷检测设备，所述屏幕缺陷检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的屏幕缺陷检测程序；其中，所述屏幕缺陷检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的屏幕缺陷检测方法的步骤。
[0178]
此外，本技术实施例还提供了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屏幕缺陷检测程序，所述屏幕缺陷检测程序被处理器执行时实现如上所述的屏幕缺陷检测方法的步骤。
[0179]
上文实施例中重点描述的是各个实施例之间的不同，各个实施例之间不同的优化特征只要不矛盾，均可以组合形成更优的实施例，考虑到行文简洁，在此则不再赘述。
[0180]
虽然已经通过示例对本技术的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技
术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本技术的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本技术的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本技术的范围由所附权利要求来限定。

技术特征：
1.一种屏幕缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取目标屏幕的检测图像；对所述检测图像进行边缘轮廓搜索，获取第一目标轮廓线；提取所述第一目标轮廓线上的若干个目标轮廓点组；根据各所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息；对所述检测图像进行缩放及边缘轮廓搜索，获取第二目标轮廓线；获取所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度及邻域区域的平均灰度，所述邻域区域为所述第一目标轮廓线与所述第二目标轮廓线之间的区域；计算所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度与所述邻域区域的平均灰度的比值作为灰度对比度；根据所述灰度对比度及第一设定值，确定所述目标屏幕是否存在边缘溢胶缺陷。2.根据权利要求1所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，所述目标轮廓点组包括至少三个轮廓点，相邻的两个所述轮廓点之间具有目标间隔。3.根据权利要求1所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，所述根据各所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息的方法包括：获取所述目标轮廓点组中各轮廓点的位置信息；其中，所述目标轮廓点组包括第一轮廓点、第二轮廓点及第三轮廓点；获取所述第一轮廓点与所述第二轮廓点之间的距离dis1、所述第一轮廓点与所述第三轮廓点之间的距离dis2以及所述第二轮廓点与所述第三轮廓点之间的距离dis3；根据所述第一轮廓点、所述第二轮廓点及所述第三轮廓点，获取所述目标轮廓点组的曲率；计算各所述目标轮廓点组的曲率的均方差；在所述目标轮廓点组的曲率的均方差大于第二设定值的情况下，确定所述目标轮廓点组对应的位置为疑似溢胶缺陷区域。4.根据权利要求1所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，获取所述邻域区域的平均灰度的方法包括：获取所述邻域区域对应图像的非零灰度的像素点个数及灰度值；计算所述非零灰度的像素点个数及所述灰度值的比值作为所述邻域区域的平均灰度。5.根据权利要求1所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，获取所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度的方法包括：获取所述疑似溢胶缺陷区域对应的所述目标轮廓点组形成的区域；其中，所述目标轮廓点组包括第一轮廓点、第二轮廓点及第三轮廓点，所述第一轮廓点、所述第二轮廓点及所述第三轮廓点形成的区域为三角区域；计算所述三角区域内部对应的灰度均值和所述三角区域外接矩形内部对应的灰度均值中的任一者作为所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度。6.根据权利要求1-5中任一项所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，所述屏幕缺陷检测方法还包括：获取所述疑似溢胶缺陷区域的面积值；在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值，且所述疑似溢胶缺陷区域的面积值
大于第三设定值的情况下，确定所述目标屏幕存在边缘溢胶缺陷。7.根据权利要求1-5中任一项所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值的情况下，确定所述目标屏幕存在边缘溢胶缺陷。8.根据权利要求1所述的屏幕缺陷检测方法，其特征在于，所述获取目标屏幕的检测图像包括：获取目标屏幕的原始图像；去除所述原始图像中的干扰信息，以获得所述目标屏幕的检测图像。9.一种屏幕缺陷检测装置，其特征在于，应用于如权利要求1-8中任一项所述的屏幕缺陷检测方法，所述屏幕缺陷检测装置包括：第一获取模块，用于获取目标屏幕的检测图像；第二获取模块，对所述检测图像进行边缘轮廓搜索，以获取第一目标轮廓线；提取模块，用于提取所述第一目标轮廓线上的若干个目标轮廓点组；第三获取模块，用于根据各所述目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息；第四获取模块，对所述检测图像进行缩放及边缘轮廓搜索，以获取第二目标轮廓线；第五获取模块，用于获取所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度及邻域区域的平均灰度；其中，所述邻域区域为所述第一目标轮廓线与所述第二目标轮廓线之间的区域；计算模块，用于计算所述疑似溢胶缺陷区域的平均灰度与所述邻域区域的平均灰度的比值作为灰度对比度；确定模块，用于根据所述灰度对比度及第一设定值，确定所述目标屏幕是否存在边缘溢胶缺陷。10.根据权利要求9所述的屏幕缺陷检测装置，其特征在于，所述屏幕缺陷检测装置还包括：第六获取模块，用于获取所述疑似溢胶缺陷区域的面积值；所述确定模块用于在所述灰度对比度的绝对值小于所述第一设定值，且所述疑似溢胶缺陷区域的面积值大于第三设定值的情况下，确定所述目标屏幕边缘溢胶缺陷。11.一种屏幕缺陷检测设备，其特征在于，所述屏幕缺陷检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的屏幕缺陷检测程序；其中，所述屏幕缺陷检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的屏幕缺陷检测方法的步骤。12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储屏幕缺陷检测程序，所述屏幕缺陷检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的屏幕缺陷检测方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种屏幕缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质；屏幕缺陷检测方法包括获取目标屏幕的检测图像；对检测图像进行边缘轮廓搜索，获取第一目标轮廓线；提取第一目标轮廓线上的目标轮廓点组；根据各目标轮廓点组的曲率的均方差，获取疑似溢胶缺陷区域的位置信息；对检测图像缩放及边缘轮廓搜索，获取第二目标轮廓线；获取疑似溢胶缺陷区域的平均灰度及邻域区域的平均灰度，邻域区域为第一目标轮廓线与第二目标轮廓线之间的区域；计算疑似溢胶缺陷区域的平均灰度与邻域区域的平均灰度的比值作为灰度对比度；根据灰度对比度及第一设定值，确定目标屏幕是否存在溢胶缺陷。通过上述检测方法进行溢胶缺陷的判断，具有准确率高的优点。具有准确率高的优点。具有准确率高的优点。


技术研发人员：宋秀峰
受保护的技术使用者：歌尔光学科技有限公司
技术研发日：2023.04.27
技术公布日：2023/8/24