CN111696106A - 一种显示设备的屏幕质量检测方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种显示设备的屏幕质量检测方法、装置及系统，显示设备包括信号源接口，显示设备的屏幕质量检测方法包括以下步骤：获取图像采集装置采集的显示在屏幕上的图像，所述显示在屏幕上的图像基于输入所述信号源接口的图像检测信号生成，所述图像检测信号为单色场图像信号；分析所述图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果。与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：实现电视机生产线上的屏幕质量全自动化检测，大大降低人力成本及错检漏检概率，固定生产节拍，提高生产效率。
Description
技术领域
本发明涉及显示设备检测技术领域，尤其涉及一种显示设备的屏幕质量检测方法、装置及系统。
背景技术
目前，中国的电视机制造行业，对于已经组装好的电视机进行出厂前检测的时候，还是使用工人在流水线对电视机每个功能进行逐一的检测，对于液晶屏的缺陷，还是主要以人工主观进行判断，并没有真正地做到一个严谨的客观的标准，同时，产线检测工人需要有丰富的经验，才能做到过漏检数量很低，培养一个合格的检测工人时间成本较大。工人对于声音缺陷的检测还属于比较初级的用人耳朵听的方式，这就促使了该机器的出现，该机器将替代传统的人工检测，将电视的缺陷完全的变成一个固定的指标，完全做到标准化，节约人工，同时避免人的主观判断失误，也节约了培养一个检测工人的时间成本，而且检测时间固定，便于提高生产线效率，而电视机智能化已经成为主流，几乎现在生产的电视都携带网口和USB等通讯端口，为检测主机和电视通讯提供条件，也让整机检测得以实现。
中国专利CN106782235A涉及一种显示屏设备异常的检测方法、装置和显示屏设备，该方法包括当到达预设的检测时间时，控制预先设置的显示屏的测试区域输出白色；获取在所述检测时间所述测试区域的屏幕亮度；生成所述检测时间和所述屏幕亮度的检测对应关系；当所述检测对应关系偏离时间和屏幕亮度的正常对应关系时，确定所述显示屏设备异常,从而能够及时检测到显示屏设备的异常。该专利主要是基于时间和亮度之间的检测对应关系来判定显示屏是否异常，是将整个显示屏作为一个整体进行参数输入输出，检测效果一般。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种显示设备的屏幕质量检测方法、装置及系统，以解决现有技术中的不足。
一方面，提供一种显示设备的屏幕质量检测方法，所述显示设备包括信号源接口，包括以下步骤：
获取图像采集装置采集的显示在屏幕上的图像，所述显示在屏幕上的图像基于输入所述信号源接口的图像检测信号生成，所述图像检测信号为单色场图像信号；
分析所述图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果。
上述的显示设备的屏幕质量检测方法，其中，通过USB、LAN、蓝牙或WiFi获取所述图像采集装置采集到的图像。
上述的显示设备的屏幕质量检测方法，其中，所述分析所述图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果包括：
根据原始图像的亮度和/或亮度变化率将屏幕显示区域划分为多个检测区域，所述原始图像是所述图像采集装置采集到的图像；
比较所述原始图像及其滤波图像的显示参数以获取特征点；
分别对不同检测区域的特征点进行筛选以获得缺陷点。
上述的显示设备的屏幕质量检测方法，其中，所述根据原始图像的亮度和/或亮度变化率将屏幕显示区域划分为多个检测区域包括：根据所述原始图像的亮度和/或亮度变化率获取两条水平分割线和两条垂直分割线，将屏幕显示区域划分为角检测区域、边检测区域和中央检测区域。
上述的显示设备的屏幕质量检测方法，其中，所述显示参数包括灰度值；所述特征点是指所述灰度值在所述原始图像和滤波图像不同的像素点。
上述的显示设备的屏幕质量检测方法，其中，所述分别对不同检测区域的特征点进行筛选以获得缺陷点包括：筛选出缺陷区域，所述缺陷区域内的特征点为缺陷点；所述缺陷区域内的特征点的灰度值差值均超过预设差值，且所述缺陷区域的特征点的数量超过预设数量，所述特征点的灰度值差值是特征点在原始图像的灰度值与特征点在滤波图像的灰度值的差值。
上述的显示设备的屏幕质量检测方法，其中，不同检测区域的预设差值和/或预设数量不同。
上述的显示设备的屏幕质量检测方法，其中，所述单色场图像信号为白场图像信号、黑场图像信号、红场图像信号、蓝场图像信号或绿场图像信号。
另一方面，提供一种显示设备的屏幕质量检测装置，所述显示设备包括信号源接口，包括：存储单元和处理单元，所述存储单元适于存储质量检测程序，所述处理单元适于执行所述质量检测程序以实现下述过程：
获取图像采集装置采集的显示在屏幕上的图像，所述显示在屏幕上的图像基于输入所述信号源接口的图像检测信号生成，所述图像检测信号为纯色场检测信号；
分析所述图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果。
再一方面，提供一种显示设备的屏幕质量检测系统，包括：
图像采集装置、以及如上述的屏幕质量检测装置和信号源发生装置，所述信号源发生装置用于向所述显示设备提供所述图像检测信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
实现电视机生产线上的屏幕质量全自动化检测，大大降低人力成本及错检漏检概率，固定生产节拍，提高生产效率。
附图说明
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果：
图1是本发明的显示设备的屏幕质量检测方法的流程示意框图；
图2是本发明的显示设备的屏幕质量检测时的检测区域划分示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供了一种显示设备的屏幕质量检测方法，显示设备包括信号源接口，包括以下步骤：
S1、获取图像采集装置采集的显示在屏幕上的图像，显示在屏幕上的图像基于输入所述信号源接口的图像检测信号生成，图像检测信号为单色场图像信号；
S2、分析图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果。通过USB、LAN、蓝牙或WiFi获取图像采集装置采集到的图像。
其中步骤S2又包括：
S21、根据原始图像的亮度和/或亮度变化率将屏幕显示区域划分为多个检测区域，原始图像是图像采集装置采集到的图像；
S22、比较原始图像及其滤波图像的显示参数以获取特征点；
S23、分别对不同检测区域的特征点进行筛选以获得缺陷点。
根据原始图像的亮度和/或亮度变化率将屏幕显示区域划分为多个检测区域包括：根据原始图像的亮度和/或亮度变化率获取两条水平分割线和两条垂直分割线，将屏幕显示区域划分为角检测区域、边检测区域和中央检测区域。
显示参数包括灰度值；特征点是指灰度值在原始图像和滤波图像不同的像素点。
分别对不同检测区域的特征点进行筛选以获得缺陷点包括：筛选出缺陷区域，缺陷区域内的特征点为缺陷点；缺陷区域内的特征点的灰度值差值均超过预设差值，且缺陷区域的特征点的数量超过预设数量，特征点的灰度值差值是特征点在原始图像的灰度值与特征点在滤波图像的灰度值的差值。
不同检测区域的预设差值和/或预设数量不同。
单色场图像信号为白场图像信号、黑场图像信号、红场图像信号、蓝场图像信号或绿场图像信号。
本发明还提供一种显示设备的屏幕质量检测装置，显示设备包括信号源接口，包括：存储单元和处理单元，存储单元适于存储质量检测程序，处理单元适于执行质量检测程序以实现下述过程：获取图像采集装置采集的显示在屏幕上的图像，显示在屏幕上的图像基于输入信号源接口的图像检测信号生成，图像检测信号为纯色场检测信号；分析图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果。
再一方面，本发明提供一种显示设备的屏幕质量检测系统，包括：
图像采集装置、以及如上述的屏幕质量检测装置和信号源发生装置，信号源发生装置用于向显示设备提供图像检测信号。
继续参看图1所示，具体操作时，信号源插入电视机，电视机流入检测机台，检测主机控制信号源使电视机打出一张白场，相机拍照，检测主机收到白场照片后算法开始计算，同时控制信号远使电视机打出一张黑场，相机拍照，检测主机收到黑场照片后开始计算，同时放行电视机，计算完成后会在检测主机显示器显示检测结果，并等待下一台电视机流入机台。检测时间由检测主机CPU性能决定，CPU越好，时间越快。
由于大尺寸电视机内部背光板的构造，决定了电视机中心的亮度和四周的亮度有所差异，并且差异较大，根据现场的实际测试结果发现四个角的差异又和边的差异较大，所以将电视机分为了如图2的9个区域，9个区域的长宽范围是根据不同型号的背光发光特性确定的，会根据实际的检测效果进行调整，通过计算亮度变化率来切割，所以角、边、中间区域并无确切的比例关系，在中心的区域使用一套算法筛选参数，四个边使用一套算法筛选参数，四个角使用一套算法筛选参数，分区并不是为了计算亮度，而是由于同一个缺陷，在亮度差异较大的环境下，特征值差异较大，通过分区使用算法筛选参数，解决了四个边角由于亮度较低，如果四个边存在暗影等对比度不明显的缺陷，如果使用一套筛选参数，会存在大量的过漏检的情况。
输入图像，图像滤波，分析滤波图像前后灰度值的差异，提取差异点的特征如灰度值、面积、形状等，根据需求对特征点进行筛选，这部分是根据需求生成一套算法筛选参数，四边，四角，和中央所用筛选参数不同，但算法一致，算法是解决问题的方法，整个流程就是算法的具体体现，算法参数相当于管理者，分为两种参数，一种为处理参数，决定了什么时候使用算法的什么部分，一种为筛选参数，决定了处理后的图像的特征的筛选范围，筛选参数的具体内容为灰度值，面积，筛选参数就是按照某个标准将符合这个标准的缺陷给筛选出来，这里的标准就是差异点的特征值，比如灰度值差异大于100、面积大于10个图上像素，返回筛选后图像上的缺陷点。
画检主机控制整机检测信号盒(或同类其他信号源)发出一组白场视频信号，通过相机拍照的方式，将电视机白场显示情况传输给画检主机，通过自主研发的算法软件，计算出在白场下电视机屏的缺陷，如坏点，白斑，屏内异物等，接下来，画检主机控制整机检测信号盒(或同类其他信号源)发出一组黑场信号，通过相机拍照的方式，将电视机黑场显示情况传输给画检主机，计算出在黑场下的电视机屏缺陷，如漏光等。
本发明实现电视机生产线上的屏幕质量全自动化检测，大大降低人力成本及错检漏检概率，固定生产节拍，提高生产效率。
Claims (10)
1.一种显示设备的屏幕质量检测方法，所述显示设备包括信号源接口，其特征在于，包括以下步骤：
获取图像采集装置采集的显示在屏幕上的图像，所述显示在屏幕上的图像基于输入所述信号源接口的图像检测信号生成，所述图像检测信号为单色场图像信号；
分析所述图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果。
2.如权利要求1所述的显示设备的屏幕质量检测方法，其特征在于，通过USB、LAN、蓝牙或WiFi获取所述图像采集装置采集到的图像。
3.如权利要求1所述的显示设备的屏幕质量检测方法，其特征在于，所述分析所述图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果包括：
根据原始图像的亮度和/或亮度变化率将屏幕显示区域划分为多个检测区域，所述原始图像是所述图像采集装置采集到的图像；
比较所述原始图像及其滤波图像的显示参数以获取特征点；
分别对不同检测区域的特征点进行筛选以获得缺陷点。
4.如权利要求3所述的显示设备的屏幕质量检测方法，其特征在于，所述根据原始图像的亮度和/或亮度变化率将屏幕显示区域划分为多个检测区域包括：根据所述原始图像的亮度和/或亮度变化率获取两条水平分割线和两条垂直分割线，将屏幕显示区域划分为角检测区域、边检测区域和中央检测区域。
5.如权利要求3所述的显示设备的屏幕质量检测方法，其特征在于，所述显示参数包括灰度值；所述特征点是指所述灰度值在所述原始图像和滤波图像不同的像素点。
6.如权利要求5所述的显示设备的屏幕质量检测方法，其特征在于，所述分别对不同检测区域的特征点进行筛选以获得缺陷点包括：筛选出缺陷区域，所述缺陷区域内的特征点为缺陷点；所述缺陷区域内的特征点的灰度值差值均超过预设差值，且所述缺陷区域的特征点的数量超过预设数量，所述特征点的灰度值差值是特征点在原始图像的灰度值与特征点在滤波图像的灰度值的差值。
7.如权利要求6所述的显示设备的屏幕质量检测方法，其特征在于，不同检测区域的预设差值和/或预设数量不同。
8.如权利要求1所述的显示设备的屏幕质量检测方法，其特征在于，所述单色场图像信号为白场图像信号、黑场图像信号、红场图像信号、蓝场图像信号或绿场图像信号。
9.一种显示设备的屏幕质量检测装置，所述显示设备包括信号源接口，其特征在于，包括：存储单元和处理单元，所述存储单元适于存储质量检测程序，所述处理单元适于执行所述质量检测程序以实现下述过程：
获取图像采集装置采集的显示在屏幕上的图像，所述显示在屏幕上的图像基于输入所述信号源接口的图像检测信号生成，所述图像检测信号为纯色场检测信号；
分析所述图像采集装置采集到的图像，以获得屏幕质量检测结果。
10.一种显示设备的屏幕质量检测系统，其特征在于，包括：
图像采集装置、以及如权利要求9所述的屏幕质量检测装置和信号源发生装置，所述信号源发生装置用于向所述显示设备提供所述图像检测信号。
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|---|---|
| CN (1) | CN111696106A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112601080A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-04-02 | 四川长虹电器股份有限公司 | 判断电视单色场信号的方法 |
| CN113269735A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-17 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 显示屏检测方法、系统及存储介质 |
| CN114441545A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-06 | 无锡职业技术学院 | 一种高度自适应绕组视觉检测平台及方法 |
| CN117314914A (zh) * | 2023-11-29 | 2023-12-29 | 广州市市政工程试验检测有限公司 | 一种对工程无损检测图像的缺陷识别方法及相关设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105913419A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-08-31 | 南京汇川图像视觉技术有限公司 | 基于ICA学习和多通道融合的TFT-LCD mura缺陷检测方法 |
| CN110111330A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-09 | 上海应用技术大学 | 手机屏幕检测方法 |
| CN110570393A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-12-13 | 华南理工大学 | 一种基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法 |
| CN111272768A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-12 | 苏州杰锐思智能科技股份有限公司 | 一种陶瓷管检测方法 |
-
2020
- 2020-07-31 CN CN202010762490.4A patent/CN111696106A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105913419A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-08-31 | 南京汇川图像视觉技术有限公司 | 基于ICA学习和多通道融合的TFT-LCD mura缺陷检测方法 |
| CN110111330A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-09 | 上海应用技术大学 | 手机屏幕检测方法 |
| CN110570393A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-12-13 | 华南理工大学 | 一种基于机器视觉的手机玻璃盖板视窗区缺陷检测方法 |
| CN111272768A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-06-12 | 苏州杰锐思智能科技股份有限公司 | 一种陶瓷管检测方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 张善文等: "《图像模式识别》", 西安电子科技大学出版社, pages: 144 * |
| 易松松: "《基于机器视觉的手机面板缺陷检测方法研究》", no. 03, pages 4 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112601080A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-04-02 | 四川长虹电器股份有限公司 | 判断电视单色场信号的方法 |
| CN113269735A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-17 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 显示屏检测方法、系统及存储介质 |
| CN113269735B (zh) * | 2021-05-17 | 2024-09-17 | 深圳Tcl新技术有限公司 | 显示屏检测方法、系统及存储介质 |
| CN114441545A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-06 | 无锡职业技术学院 | 一种高度自适应绕组视觉检测平台及方法 |
| CN117314914A (zh) * | 2023-11-29 | 2023-12-29 | 广州市市政工程试验检测有限公司 | 一种对工程无损检测图像的缺陷识别方法及相关设备 |
| CN117314914B (zh) * | 2023-11-29 | 2024-03-29 | 广州市市政工程试验检测有限公司 | 一种对工程无损检测图像的缺陷识别方法及相关设备 |
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