CN112508043A - 基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种本发明的基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法，包括步骤如下：步骤一：使用合格屏幕制作应力感受器模具；步骤二：将被检产品屏幕边缘与应力感受器的应力感受面相配合，产生应力分布图；步骤三：使用卷积神经网络对应力分布图进行特征提取；步骤四：使用基于卷积神经网络的目标检测技术对提取到的缺陷特征加以分类与回归，最终在缺陷位置产生标注框和置信度概率值。本发明能够避免使用光学方法检测与曲面屏幕弧面部分产生的光学效应导致的精度下降，有效提高检测效率和精度。

Description

基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法
技术领域
本发明涉及一种曲面OLED屏幕边缘外弧的缺陷检测，更具体的说，是涉及一种基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法。
背景技术
曲面屏幕产品边缘材质为光学玻璃面板，截面形状为弧面。传统缺陷检测方法基于反射光或透射光光强检测原理，容易受到屏幕边缘材质的光学性质多影响，使用传统平面光学感受器拍摄曲面屏幕边缘，需要矫正畸变后再对图像进行检测，畸变矫正过程需要使用插值填充空出的像素，插值计算通过相邻像素值产生，容易削弱缺陷特征并产生误差。
专利申请号为201611207618.0，名称为曲面电子显示屏用弧形玻璃面板缺陷检测方法，利用周期条纹结构光对带弧边的玻璃面板曲率较大的部分进行高精度检测。该方法将两组周期性条纹结构光投射在弧形玻璃表面，与屏幕短边平行。通过检测周期性条纹结构光的梯度数据，使用均值以及标准差确定阈值，对含有却显得高频信息进行提取。最终整合不同区域的缺陷分布情况，完成检测。该方法将结构光照明技术用于电子显示屏玻璃面板缺陷检测领域，克服了传统检测方法无法对带弧边的玻璃面板曲率较大的弧边进行高精度检测的缺点，对于带弧边的玻璃面板可以同时高精度检测双侧弧边和中间平面部分的缺陷。但是结构光分布容易被屏幕外边缘透镜反射、折射，最终导致测量出现偏差。
发明内容
本发明的目的是针对现有产品存在的不足，而提供一种有效提高检测效率、避免使用光学方法检测与曲面屏幕弧面部分产生的光学效应导致的精度下降的基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法。
本发明的基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法，包括步骤如下：
步骤一：使用合格屏幕制作应力感受器模具；
步骤二：将被检产品屏幕边缘与应力感受器的应力感受面相配合，产生应力分布图；
步骤三：使用卷积神经网络对应力分布图进行特征提取；
步骤四：使用基于卷积神经网络的目标检测技术对提取到的缺陷特征加以分类与回归，最终在缺陷位置产生标注框和置信度概率值。
进一步的，所述应力分布图对应于实数矩阵，可将其等同为单通道灰度图像。
进一步的，所述步骤四中的目标检测技术，使用卷积神经网络提取特征，检测头部用作缺陷位置回归计算与分类。
本发明的有益效果：能够避免使用光学方法检测与曲面屏幕弧面部分产生的光学效应导致的精度下降，有效提高检测效率和精度。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图中：被检产品1、应力感受器2、应力感受面3。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的描述。
本发明的基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法，包括步骤如下：
步骤一：使用合格屏幕制作应力感受器模具；
步骤二：将被检产品1屏幕边缘与应力感受器2的应力感受面3相配合，产生应力分布图；
步骤三：使用卷积神经网络对应力分布图进行特征提取；
步骤四：使用基于卷积神经网络的目标检测技术对提取到的缺陷特征加以分类与回归，最终在缺陷位置产生标注框和置信度概率值。
所述应力分布图对应于实数矩阵，可将其等同为单通道灰度图像，所述步骤四中的目标检测技术，使用卷积神经网络提取特征，检测头部用作缺陷位置回归计算与分类。
检测时，将被检产品屏幕边缘铲平其外延部分与应力感受器相配合，产生应力分布图。如若被检产品外弧含有瑕疵，导致外模具不平整，则会在应力图上产生不均匀的应力分布，通过对不均匀应力分布的特征提取与检测，既可完成屏幕外弧缺陷检测。
对于本领域的普通技术人员而言，具体实施例只是对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法，其特征是，包括步骤如下：
步骤一：使用合格屏幕制作应力感受器模具；
步骤二：将被检产品（1）屏幕边缘与应力感受器（2）的应力感受面（3）相配合，产生应力分布图；
步骤三：使用卷积神经网络对应力分布图进行特征提取；
步骤四：使用基于卷积神经网络的目标检测技术对提取到的缺陷特征加以分类与回归，最终在缺陷位置产生标注框和置信度概率值。
2.根据权利要求1所述的基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法，其特征是，所述应力分布图对应于实数矩阵，可将其等同为单通道灰度图像。
3.根据权利要求1所述的基于模具应力感受器的屏幕缘外弧缺陷检测的方法，其特征是，所述步骤四中的目标检测技术，使用卷积神经网络提取特征，检测头部用作缺陷位置回归计算与分类。
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