CN113012137A - 一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质 - Google Patents

一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113012137A
CN113012137A CN202110314034.8A CN202110314034A CN113012137A CN 113012137 A CN113012137 A CN 113012137A CN 202110314034 A CN202110314034 A CN 202110314034A CN 113012137 A CN113012137 A CN 113012137A
Authority
CN
China
Prior art keywords
panel
target
picture
points
preset
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110314034.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113012137B (zh
Inventor
黄雪思
何承洁
曲斯瑞
余思慧
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
HKC Co Ltd
Chuzhou HKC Optoelectronics Technology Co Ltd
Original Assignee
HKC Co Ltd
Chuzhou HKC Optoelectronics Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by HKC Co Ltd, Chuzhou HKC Optoelectronics Technology Co Ltd filed Critical HKC Co Ltd
Priority to CN202110314034.8A priority Critical patent/CN113012137B/zh
Publication of CN113012137A publication Critical patent/CN113012137A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113012137B publication Critical patent/CN113012137B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/70Denoising; Smoothing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/155Segmentation; Edge detection involving morphological operators
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10004Still image; Photographic image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168Image quality inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本申请适用于缺陷检查技术领域,提供了一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质。本申请实施例中获取目标面板的面板图片,根据所述目标面板的型号对所述面板图片进行截取操作;根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到所述目标面板的判定结果;当所述判定结果中存在破片部分时,对所述目标面板进行拦截操作,以使检查人员对所述目标面板进行复判,从而提高了对存在缺陷面板的检测效率。

Description

一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质
技术领域
本申请属于缺陷检查技术领域,尤其涉及一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质。
背景技术
随着科学技术的不断发展,液晶电视、液晶显示器等各种液晶显示设备不断普及,广泛应用于住宅、商场、办公楼等各种需要进行信息显示的场所,为人们的生产和生活带来了便利。
而随之而来的就是对各种液晶显示设备的显示面板的需求越来越大,在显示面板成型过程中,常常会因为各种情况而导致显示面板上存在各种缺陷,面对某些缺陷,例如面板四角小缺口的破片,倘若不能及时检测出面板四角破片异常,CF厂设备就无法进行拦截,致使后面加工单元对存在缺陷的面板进行加工时,出现异常宕机,从而影响产能,浪费人力,而且还会导致异常区间扩大,进而导致整个产品质量下降。但是若利用人工对面板进行审核,因面板产量较多,而且大多是无异常的,则会增加工作人员的工作负荷,还可能出现漏检,从而降低了工作效率。
发明内容
本申请实施例提供了一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质,可以解决对存在缺陷面板的检测效率较低的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种面板缺陷检查方法,包括:
获取目标面板的面板图片,根据上述目标面板的型号对上述面板图片进行截取操作;
根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到上述目标面板的判定结果;
当上述判定结果中存在破片部分时,对上述目标面板进行拦截操作,以使检查人员对上述目标面板进行复判。
第二方面,本申请实施例提供了一种面板缺陷检查装置,包括:
获取模块,用于获取目标面板的面板图片,根据上述目标面板的型号对上述面板图片进行截取操作;
判定模块,用于根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到上述目标面板的判定结果;
拦截模块,用于当上述判定结果中存在破片部分时,对上述目标面板进行拦截操作,以使检查人员对上述目标面板进行复判。
第三方面,本申请实施例提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序,上述处理器执行上述计算机程序时实现上述任一种面板缺陷检查方法的步骤。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,上述计算机可读存储介质存储有计算机程序,上述的计算机程序被处理器执行时实现上述任一种面板缺陷检查方法的步骤。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,当计算机程序产品在终端设备上运行时,使得终端设备执行上述第一方面中任一种面板缺陷检查方法。
本申请实施例中获取目标面板的面板图片,根据目标面板的型号对面板图片进行截取操作,以便于终端设备对面板容易出现问题但不易检测出来的边缘细节部分进行截取;根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,从而得知上述截取后的面板图片是否存在异常,进而得到目标面板的判定结果;当判定结果中存在破片部分时,说明目标面板存在缺陷,则需对目标面板进行拦截操作,以使检查人员对目标面板进行复判,从而检查人员及时发现存在缺陷的面板,无需再对全部面板进行检测,提高了对存在缺陷面板的检测效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的面板缺陷检查方法的第一种流程示意图;
图2是本申请实施例提供的面板缺陷检查方法的第二种流程示意图;
图3是本申请实施例提供的截取后的面板图片示意图;
图4是本申请实施例提供的进行二值化处理后的面板图片示意图;
图5是本申请实施例提供的滤除干扰缺陷后的面板图片示意图;
图6是本申请实施例提供的划分九宫格后的面板图片示意图;
图7是本申请实施例提供的正常状态下的面板图片示意图;
图8是本申请实施例提供的存在破片部分的面板图片示意图;
图9是本申请实施例提供的面板缺陷检查装置的结构示意图;
图10是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解,当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外,在本申请说明书和所附权利要求书的描述中,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1所示为本申请实施例中一种面板缺陷检查方法的流程示意图,该方法的执行主体可以是终端设备,如图1所示,上述面板缺陷检查方法可以包括如下步骤:
步骤S101、获取目标面板的面板图片,根据目标面板的型号对面板图片进行截取操作。
在本实施例中,通过自动光学检测(Automated Optical Inspection,AOI)机台对目标面板打过光源后,利用CCD取像并解析出目标面板的灰阶图,也就是上述目标面板的面板图片。为便于对面板中某些容易出现问题但不易检测出来的细节部分进行检测,需对目标面板的面板图片进行截取操作。而因不同型号的目标面板,面板大小形状和易出问题的地方也各不相同,故为避免截取面板位置不到位,终端设备根据目标面板的型号对上述所得到的面板图片进行截取操作,以得到面板图片的各个容易出错的细节部分,终端设备再对截取后的面板图片的进行判定,从而提高目标面板进行检测的准确度。
可以理解的是,上述根据不同型号的目标面板对面板图片进行截取,可截取至少一张局部面板图片,而倘若所截取的目标面板的各个局部面板图片中有一张局部面板图片存在异常,则说明目标面板存在异常。一般在面板制成过程中,面板四角位置容易出现问题,且不易被检测出来,故本实施例以目标面板的面板图片的截取位置为面板图片的四角位置为例进行具体说明。
在一个实施例中,在获取目标面板的面板图片之前,终端设备可通过实时监控机台中包含存放面板检测信息的路径在内的index档案,来实现对存放面板检测信息的路径进行监测,因数据库中保存着针对index档案中的路径,已进行解析的路径数,故当监测到存放面板检测信息的路径数量大于数据库中已记录的存放面板检测信息的路径数量时,说明当前有新增加的面板检测信息。因终端设备采取实时监控机制,故终端设备需根据当前最新的路径获取对应的面板检测信息;并对上述面板检测信息进行解析处理,从解析后的面板检测信息中选取符合预设规格的信息记为面板信息,该预设规格的信息是指为后续判定提供数据基础的数据,并将解析后的面板检测信息保存至数据库中。将该面板信息通过IBM MQ方式传递给终端设备内相应的自动缺陷判定(Auto Defect Judgement,ADJ)模块中,用于判定面板图片。其中,上述面板检测信息包括文件名称、面板ID、站点ID、机台ID、产品ID、解析时间以及面板状态等;上述面板信息包括面板ID、产品ID、当前面板图片的四角位置以及面板图片等。
步骤S102、根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到目标面板的判定结果。
在本实施例中,终端设备中的自动缺陷判定模块根据预设的图像处理方法对上述截取后的关于目标面板四角的面板图片进行判定,从而确定出截取后的面板图片是否存在异常,进而可得到目标面板的判定结果,以便于终端设备根据所得到的判定结果,进行相应的操作,以加快目标面板的检测速度,提高发现目标面板中存在问题的速度,进而提高对存在缺陷面板的检测效率。
在一个实施例中,当得到上述判定结果后,将上述所得到的判定结果存至相应的数据库中,并相应的更新对应的目标面板的当前状态,例如将当前面板状态设置为判定完成,以便于人们实时监控面板检测操作的进程。
在一个实施例中,如图2所示,上述步骤S102包括:
步骤S201、根据预设的分割阈值对截取后的面板图片进行二值化处理。
在本实施例中,因截取后的面板图片中就算同处于面板区域,但面板区域中不同的位置所对应的灰阶值并不相同,若进行后续的比对,可能会因灰阶值的不同,而导致面板图片中的某些位置的区域区分错误,如图3所示,图3为截取后的面板图片示意图,图中有干扰缺陷E区域、G区域、F区域,面板内的B区域、C区域、D区域,以及面板周围环境A区域,均呈现不同灰阶值,而为不影响后续结果的判定,终端设备可根据预设的分割阈值对截取后的面板图片进行阈值化(Threshold,TH)处理,从而将截取后的面板图片中的面板区域与非面板区域进行区分,如图4所示,图4所示为进行二值化处理后的面板图片示意图,从图4中可看出,在进行二值化处理后,已准确区分面板区域B、C、D和非面板区域A。
在一个实施例中,在步骤S201之前,包括:
在截取后的面板图片中的四角分别确定目标点;根据目标点的灰阶值对目标点进行升序排序。
从排序后的目标点中选取位于中间的两个目标点,并计算两个目标点的目标点差值。
根据目标点差值对两个目标点进行处理,确定分割阈值。
在本实施例中,因一般来说截取后的面板图片的四角中一角应位于目标面板区域内,其他三角应位于目标面板的周围环境中,也就是上述非面板区域,面板区域的灰阶值要比非面板区域的灰阶值大,故可根据截取后的面板图片中的四角位置的灰阶值来判断当前截取后的面板图片中的具体情况,进而确定出面板区域和非面板区域的分割阈值。终端设备根据截取后的面板图片中的四角对应的目标点的灰阶值对来目标点进行升序排序,并对位于中间的两个目标点计算差值,从而通过差值来判断当前截取后的面板图片的面板区域和非面板区域的具体情况,根据不同的情况对上述所选取的两个目标点进行对应的处理,并确定出分割阈值,从而提高分割阈值的准确性,以准确区分面板图片中的面板区域和非面板区域。
在一个实施例中,上述目标点可根据截取后的面板图片的长度和宽度进行确定,例如,若截取后的面板图片的长度为h,宽度为w,则所选取的目标点的位置分别为(1,1)、(w-1,1)、(1,h-1)、(w-1,h-1)。
在一个实施例中,上述根据目标点差值对两个目标点进行处理,确定分割阈值,可以包括:
当目标点差值大于预设差值阈值时,将两个目标点以第一预设算法进行处理,得到分割阈值。
在本实施例中,当目标点差值大于预设差值阈值时,说明当前位于中间的两个目标点中某一目标点可能位于存在干扰缺陷的场景下,如图4中的F区域,也就是说当前趋势为截取后的面板图片的四角中一角位于面板区域上,其他三角中有一角位于面板图片的干扰缺陷上,可通过第一预设算法进行处理,以得到分割阈值,上述第一预设算法为:
Figure BDA0002990396940000071
其中,上述BinValue为分割阈值;上述Bin Value List[1]为升序排序后位于第二位的目标点的灰阶值;上述Bin Value List[2]为升序排序后位于第三位的目标点的灰阶值,而上述Bin Value List[1]和Bin Value List[2]为上述位于中间的两个目标点的灰阶值。
当目标点差值小于预设差值阈值时,将两个目标点以第二预设算法进行处理,得到分割阈值。
在本实施例中,当上述的目标差值小于预设的差值阈值时,说明当前位于中间的两个目标点均处于非面板区域,也就是说当前趋势为截取后的面板图片的四角中一角位于目标面板上,其他三角位于目标面板的周围环境中,可通过第二预设算法进行处理,以得到分割阈值,上述第二预设算法为:
BinValue=BinValueList[2]+S
其中,上述S为常数,可根据经验值进行设定,可将上述S设为50;上述差值阈值可根据经验值进行设定,可将上述差值阈值设为20。
步骤S202、对二值化处理后的面板图片中的干扰缺陷进行滤除处理。
在本实施例中,因面板图片中可能会存在一些由于面板上光阻液或机台生成灰阶图时所产生的干扰缺陷,如图4中的E区域、G区域、F区域,故在对截取后的面板图片进行二值化处理,以区分面板和非面板区域之后,需再对面板图片中的干扰缺陷进行滤除处理,以滤除干扰缺陷E区域、G区域、F区域,以呈现出仅存在目标面板一角和其周围环境的面板图片,以提高后续判定的准确性。如图5所示,图5所示为滤除干扰缺陷后的面板图片示意图。
在一个实施例中,上述步骤S202包括:
确定二值化处理后的面板图片中的缺陷点,根据缺陷点确定至少两个判定方向。
当至少两个判定方向的预设范围内均存在预设类型的关键点时,对缺陷点进行补色处理。
在本实施例中,因二值化处理后,非面板区域和面板区域的灰阶值已进行明确区分,故可根据通过灰阶值确定二值化处理后的面板图片中的缺陷点,也就是非面板区域的各个像素点,根据缺陷点的位置来确定至少两个判定方向,若在所确定的至少两个判定方向的预设范围内均检测到预设类型的关键点,则说明当前所依据的缺陷点为处于面板区域内的干扰缺陷,如图4中的E区域,则对上述干扰缺陷进行补色处理。其中,上述预设类型的关键点为符合非面板区域灰阶值的点;上述预设范围可设为350像素,上述E区域的产生可能因面板上所依附的光阻液而导致的,因在面板内部,故需进行补色处理。
在一个实施例中,上述可通过将二值化处理后的面板图片划分为九宫格如图6所示,根据缺陷点在九宫格中不同的位置来确定至少两个判定方向,具体各个缺陷点位置的判定方向如下表所示:
Figure BDA0002990396940000091
在一个实施例中,步骤S202还包括:
确定二值化处理后的面板图片中的缺陷点,根据缺陷点确定至少两个判定方向。
当判定方向的预设范围内不存在预设类型的关键点时,对所述二值化处理后的面板图片进行膨胀腐蚀处理。
在本实施例中,通过缺陷点的位置来确定至少两个判定方向,若在所确定的至少两个判定方向中有一个判定方向的预设范围内没有检测到预设类型的关键点,则说明当前所依据的缺陷点的周围环境中可能存在由机台生成灰阶图时所产生的干扰缺陷,如图4中的G区域和F区域,则需对二值化处理后的面板图片进行膨胀腐蚀处理,以去除上述干扰缺陷,其中,上述膨胀腐蚀的次数可设为3次。
在一个实施例中,终端设备可以上述缺陷点为起始点,在所确定的各个判定方向上,每隔预设距离检测一次,直至检测范围满足上述预设范围为止,若在该判定方向上检测到符合上述预设类型的关键点,则不再继续进行检测。其中,上述预设距离可根用户需求进行设定,可将上述预设距离设定为10像素。
步骤S203、对滤除处理后的面板图片进行形态学处理,得到正常状态下的面板图片。
步骤S204、根据正常状态下的面板图片和滤除处理后的面板图片进行判定,得到目标面板的判定结果。
在本实施例中,通过对滤除处理后的面板图片进行膨胀腐蚀处理,也就是上述的数学形态学处理(Mathematical Morphology,MM),来得到正常状态下的面板图片,如图7所示,从而可以与滤除干扰缺陷后可能存在破片部分的面板图片形成比对,进行判定,以得到上述目标面板的判定结果,便于终端设备根据上述所得到的判定结果执行对应的操作。其中,上述对滤除处理后的面板图片进行膨胀腐蚀处理的次数可设为60次。
在一个实施例中,上述步骤S204包括:
对正常状态下的面板图片和滤除处理后的面板图片叠加进行同或处理,得到叠加后的面板图片。
对叠加后的面板图片进行噪声滤除,对噪声滤除后的面板图片进行判定。
在本实施例中,终端设备可通过将正常状态下的面板图片和滤除处理后的面板图片叠加来进行同或处理,也就是上述两幅图片叠加后相同位置的灰阶值相同时,将该位置设置为便于区分的颜色,例如黑色,相同位置的灰阶值不同时,将该位置设备为另一种便于区分的颜色,例如白色,以达到有效抓取破片部分的目的,进行叠加后的面板图片可能会存在一些噪声,故为了能够更好的抓取破片部分,终端设备可对上述噪声进行滤除,上述噪声滤除的手段包括但不限于是腐蚀、中值滤波等。
具体示例而非限定的,上述噪声滤除的手段可以将腐蚀和中值滤波进行结合,例如,在腐蚀1次后,再以9像素、7像素、5像素、5像素的规格依次进行中值滤波,以达到去除噪声的目的。
步骤S103、当判定结果中存在破片部分时,对目标面板进行拦截操作,以使检查人员对目标面板进行复判。
在本实施例中,若终端设备确定出判定结果中存在破片部分,如图8所示,图8中的H为破片部分,说明当前的目标面板存在异常问题,故终端设备需对目标面板进行拦截操作,以使影像检查站(Image Review Station,IMRV)的检查人员对上述存在异常问题的目标面板进行复判,从而提高产品质量,并且通过终端设备自动判断异常面板,可节省人力,提高相关人员的工作效率。
在一个实施例中,上述终端设备对目标面板进行拦截操作后,可进行报警提醒,以加快检查人员发现异常目标面板的时间,上述报警提醒可采用终端设备通过企业微信将包括面板图片在内的异常信息实时发送到相应群组的方式。
在一个实施例中,终端设备若检测到当前预设数量的目标面板均为面板正常,则将从上述预设数量的目标面板中进行抽检,以使检查人员对所抽检的目标面板进行复判,通过抽检来判断终端设备中的面板异常判定手段是否准确,上述抽检方式可根据用户需求进行设定,例如随机抽检、按照预设的抽检算法进行抽检。
在一个实施例中,当检查人员的复判结果不符合上述终端设备处理得到的判定结果时,检查人员可下达调整指令,终端设备可根据上述调整指令执行相应的操作,例如终端设备根据所述面板图片的面板类型获取预设数量的相同类型的图片,该相同类型的图片包括上述结果不符的目标面板的面板图片,终端设备再对相同类型的图片进行测试,得到相应的测试结果,并根据测试结果调整判定参数。
本申请实施例中获取目标面板的面板图片,根据目标面板的型号对面板图片进行截取操作,以便于终端设备对面板容易出现问题但不易检测出来的边缘细节部分进行截取;根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,从而得知上述截取后的面板图片是否存在异常,进而得到目标面板的判定结果;当判定结果中存在破片部分时,说明目标面板存在缺陷,则需对目标面板进行拦截操作,以使检查人员对目标面板进行复判,从而检查人员及时发现存在缺陷的面板,无需再对全部面板进行检测,提高了对存在缺陷面板的检测效率。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文所述的一种面板缺陷检查方法,图9所示为本申请实施例中一种面板缺陷检查装置的结构示意图,如图9所示,上述面板缺陷检查装置可以包括:
获取模块901,用于获取目标面板的面板图片,根据目标面板的型号对面板图片进行截取操作。
判定模块902,用于根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到目标面板的判定结果。
拦截模块903,用于当判定结果中存在破片部分时,对目标面板进行拦截操作,以使检查人员对目标面板进行复判。
在一个实施例中,上述判定模块901可以包括:
二值化处理单元,用于根据预设的分割阈值对截取后的面板图片进行二值化处理。
滤除处理单元,用于对二值化处理后的面板图片中的干扰缺陷进行滤除处理。
形态学处理单元,用于对滤除处理后的面板图片进行形态学处理,得到正常状态下的面板图片。
判定单元,用于根据正常状态下的面板图片和滤除处理后的面板图片进行判定,得到目标面板的判定结果。
在一个实施例中,上述判定单元可以包括:
同或处理子单元,用于对正常状态下的面板图片和滤除处理后的面板图片叠加进行同或处理,得到叠加后的面板图片。
噪声滤除子单元,用于对叠加后的面板图片进行噪声滤除,对噪声滤除后的面板图片进行判定。
在一个实施例中,上述滤除处理单元可以包括:
第一方向确定子单元,用于确定二值化处理后的面板图片中的缺陷点,根据缺陷点确定至少两个判定方向。
补色处理子单元,用于当至少两个判定方向的预设范围内均存在预设类型的关键点时,对缺陷点进行补色处理。
在一个实施例中,上述滤除处理单元还可以包括:
第二方向确定子单元,用于确定二值化处理后的面板图片中的缺陷点,根据缺陷点确定至少两个判定方向。
膨胀腐蚀处理子单元,用于当判定方向的预设范围内不存在预设类型的关键点时,对所述二值化处理后的面板图片进行膨胀腐蚀处理。
在一个实施例中,上述面板缺陷检查装置还可以包括:
排序模块,用于在截取后的面板图片中的四角分别确定目标点;根据目标点的灰阶值对目标点进行升序排序。
计算模块,用于从排序后的目标点中选取位于中间的两个目标点,并计算两个目标点的目标点差值。
处理模块,用于根据目标点差值对两个目标点进行处理,确定分割阈值。
在一个实施例中,上述处理模块可以包括:
第一处理单元,用于当目标点差值大于预设差值阈值时,将两个目标点以第一预设算法进行处理,得到分割阈值。
第二处理单元,用于当目标点差值小于预设差值阈值时,将两个目标点以第二预设算法进行处理,得到分割阈值。
本申请实施例中获取目标面板的面板图片,根据目标面板的型号对面板图片进行截取操作,以便于终端设备对面板容易出现问题但不易检测出来的边缘细节部分进行截取;根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,从而得知上述截取后的面板图片是否存在异常,进而得到目标面板的判定结果;当判定结果中存在破片部分时,说明目标面板存在缺陷,则需对目标面板进行拦截操作,以使检查人员对目标面板进行复判,从而检查人员及时发现存在缺陷的面板,无需再对全部面板进行检测,提高了对存在缺陷面板的检测效率。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的装置和模块的具体工作过程,可以参考前述系统实施例以及方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
图10为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。为了便于说明,仅示出了与本申请实施例相关的部分。
如图10所示,该实施例的终端设备10包括:至少一个处理器100(图10中仅示出一个),与上述处理器100连接的存储器101,以及存储在上述存储器101中并可在上述至少一个处理器100上运行的计算机程序102,例如面板缺陷检查程序。上述处理器100执行上述计算机程序102时实现上述各个面板缺陷检查方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S101至S103。或者,上述处理器100执行上述计算机程序102时实现上述各装置实施例中各模块的功能,例如图9所示模块901至903的功能。
示例性的,上述计算机程序102可以被分割成一个或多个模块,上述一个或者多个模块被存储在上述存储器101中,并由上述处理器100执行,以完成本申请。上述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述上述计算机程序102在上述终端设备10中的执行过程。例如,上述计算机程序102可以被分割成获取模块901、判定模块902、拦截模块903,各模块具体功能如下:
获取模块901,用于获取目标面板的面板图片,根据目标面板的型号对面板图片进行截取操作;
判定模块902,用于根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到目标面板的判定结果;
拦截模块903,用于当判定结果中存在破片部分时,对目标面板进行拦截操作,以使检查人员对目标面板进行复判。
上述终端设备10可包括,但不仅限于,处理器100、存储器101。本领域技术人员可以理解,图10仅仅是终端设备10的举例,并不构成对终端设备10的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器100可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),该处理器100还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述存储器101在一些实施例中可以是上述终端设备10的内部存储单元,例如终端设备10的硬盘或内存。上述存储器101在另一些实施例中也可以是上述终端设备10的外部存储设备,例如上述终端设备10上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,上述存储器101还可以既包括上述终端设备10的内部存储单元也包括外部存储设备。上述存储器101用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据以及其他程序等,例如上述计算机程序的程序代码等。上述存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,上述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程,可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,上述计算机程序包括计算机程序代码,上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质至少可以包括:能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种面板缺陷检查方法,其特征在于,包括:
获取目标面板的面板图片,根据所述目标面板的型号对所述面板图片进行截取操作;
根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到所述目标面板的判定结果;
当所述判定结果中存在破片部分时,对所述目标面板进行拦截操作,以使检查人员对所述目标面板进行复判。
2.如权利要求1所述的面板缺陷检查方法,其特征在于,所述根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到所述目标面板的判定结果,包括:
根据预设的分割阈值对所述截取后的面板图片进行二值化处理;
对所述二值化处理后的面板图片中的干扰缺陷进行滤除处理;
对所述滤除处理后的面板图片进行形态学处理,得到正常状态下的面板图片;
根据所述正常状态下的面板图片和所述滤除处理后的面板图片进行判定,得到所述目标面板的判定结果。
3.如权利要求2所述的面板缺陷检查方法,其特征在于,所述根据所述正常状态下的面板图片和所述滤除处理后的面板图片进行判定,包括:
对所述正常状态下的面板图片和所述滤除处理后的面板图片叠加进行同或处理,得到叠加后的面板图片;
对所述叠加后的面板图片进行噪声滤除,对所述噪声滤除后的面板图片进行判定。
4.如权利要求2所述的面板缺陷检查方法,其特征在于,所述对所述二值化处理后的面板图片中的干扰缺陷进行滤除处理,包括:
确定所述二值化处理后的面板图片中的缺陷点,根据所述缺陷点确定至少两个判定方向;
当所述至少两个判定方向的预设范围内均存在预设类型的关键点时,对所述缺陷点进行补色处理。
5.如权利要求2或4所述的面板缺陷检查方法,其特征在于,所述对所述二值化处理后的面板图片中的干扰缺陷进行滤除处理,还包括:
确定所述二值化处理后的面板图片中的缺陷点,根据所述缺陷点确定至少两个判定方向;
当所述判定方向的预设范围内不存在预设类型的关键点时,对所述二值化处理后的面板图片进行膨胀腐蚀处理。
6.如权利要求2所述的面板缺陷检查方法,其特征在于,在根据预设的分割阈值对所述截取后的面板图片进行二值化处理之前,包括:
在所述截取后的面板图片中的四角分别确定目标点;根据所述目标点的灰阶值对所述目标点进行升序排序;
从排序后的目标点中选取位于中间的两个目标点,并计算所述两个目标点的目标点差值;
根据所述目标点差值对所述两个目标点进行处理,确定所述分割阈值。
7.如权利要求6所述的面板缺陷检查方法,其特征在于,所述根据所述目标点差值对所述两个目标点进行处理,确定所述分割阈值,包括:
当所述目标点差值大于预设差值阈值时,将所述两个目标点以第一预设算法进行处理,得到所述分割阈值;
当所述目标点差值小于预设差值阈值时,将所述两个目标点以第二预设算法进行处理,得到所述分割阈值。
8.一种面板缺陷检查系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标面板的面板图片,根据所述目标面板的型号对所述面板图片进行截取操作;
判定模块,用于根据预设的图像处理方法对截取后的面板图片进行判定,得到所述目标面板的判定结果;
拦截模块,用于当所述判定结果中存在破片部分时,对所述目标面板进行拦截操作,以使检查人员对所述目标面板进行复判。
9.一种终端设备,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,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的一种面板缺陷检查方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种面板缺陷检查方法的步骤。
CN202110314034.8A 2021-03-24 2021-03-24 一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质 Active CN113012137B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110314034.8A CN113012137B (zh) 2021-03-24 2021-03-24 一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110314034.8A CN113012137B (zh) 2021-03-24 2021-03-24 一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113012137A true CN113012137A (zh) 2021-06-22
CN113012137B CN113012137B (zh) 2022-05-10

Family

ID=76406223

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110314034.8A Active CN113012137B (zh) 2021-03-24 2021-03-24 一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113012137B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113744194A (zh) * 2021-08-04 2021-12-03 武汉钢铁有限公司 钢板缺陷检测方法及计算机可读存储介质

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102903123A (zh) * 2012-09-08 2013-01-30 佳都新太科技股份有限公司 一种基于混合高斯背景重构的自适应背景减去方法
CN106198569A (zh) * 2016-08-03 2016-12-07 广东工业大学 一种ltps/igzo玻璃基板破洞快速检测方法
US20170277966A1 (en) * 2016-03-28 2017-09-28 General Dynamics Mission Systems, Inc. System and methods for automatic solar panel recognition and defect detection using infrared imaging
CN107464236A (zh) * 2017-07-28 2017-12-12 武汉华星光电半导体显示技术有限公司 一种基于aoi的柔性显示基板缺陷判别方法
CN107657606A (zh) * 2017-09-18 2018-02-02 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 一种显示装置的亮度缺陷检测方法与装置
CN107845087A (zh) * 2017-10-09 2018-03-27 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法和系统
CN108154510A (zh) * 2018-01-17 2018-06-12 深圳市亿图视觉自动化技术有限公司 产品表面缺陷检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN108508637A (zh) * 2018-03-08 2018-09-07 惠科股份有限公司 一种显示面板的检测方法、装置及自动光学检测设备
CN109374632A (zh) * 2018-10-08 2019-02-22 惠科股份有限公司 一种显示面板的检测方法及系统
CN109741324A (zh) * 2019-01-10 2019-05-10 惠科股份有限公司 一种检测方法、检测装置及终端设备
CN110992329A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 上海微创医疗器械(集团)有限公司 一种产品表面缺陷检测方法、电子设备及可读存储介质
CN111044522A (zh) * 2019-12-14 2020-04-21 中国科学院深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、装置及终端设备
CN111340752A (zh) * 2019-12-04 2020-06-26 京东方科技集团股份有限公司 屏幕的检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
US20200234420A1 (en) * 2019-01-17 2020-07-23 Beijing Boe Optoelectronics Technology Co., Ltd. Method and apparatus for detecting image defects, computing device, and computer readable storage medium
CN111476759A (zh) * 2020-03-13 2020-07-31 深圳市鑫信腾机器人科技有限公司 一种屏幕表面检测方法、装置、终端及存储介质
CN111524101A (zh) * 2020-04-10 2020-08-11 苏州赛腾精密电子股份有限公司 一种基于机器视觉技术的电子屏幕缺陷检测方法
CN111563889A (zh) * 2020-05-06 2020-08-21 深圳市斑马视觉科技有限公司 基于计算机视觉的液晶屏幕Mura缺陷检测方法
CN111882520A (zh) * 2020-06-16 2020-11-03 歌尔股份有限公司 一种屏幕缺陷检测方法、装置及头戴显示设备
CN111982911A (zh) * 2020-07-10 2020-11-24 深圳先进技术研究院 一种电路板缺陷的检测方法、装置、终端设备及存储介质

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102903123A (zh) * 2012-09-08 2013-01-30 佳都新太科技股份有限公司 一种基于混合高斯背景重构的自适应背景减去方法
US20170277966A1 (en) * 2016-03-28 2017-09-28 General Dynamics Mission Systems, Inc. System and methods for automatic solar panel recognition and defect detection using infrared imaging
CN106198569A (zh) * 2016-08-03 2016-12-07 广东工业大学 一种ltps/igzo玻璃基板破洞快速检测方法
CN107464236A (zh) * 2017-07-28 2017-12-12 武汉华星光电半导体显示技术有限公司 一种基于aoi的柔性显示基板缺陷判别方法
CN107657606A (zh) * 2017-09-18 2018-02-02 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 一种显示装置的亮度缺陷检测方法与装置
CN107845087A (zh) * 2017-10-09 2018-03-27 深圳市华星光电半导体显示技术有限公司 液晶面板亮度不均匀缺陷的检测方法和系统
CN108154510A (zh) * 2018-01-17 2018-06-12 深圳市亿图视觉自动化技术有限公司 产品表面缺陷检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN108508637A (zh) * 2018-03-08 2018-09-07 惠科股份有限公司 一种显示面板的检测方法、装置及自动光学检测设备
CN109374632A (zh) * 2018-10-08 2019-02-22 惠科股份有限公司 一种显示面板的检测方法及系统
CN109741324A (zh) * 2019-01-10 2019-05-10 惠科股份有限公司 一种检测方法、检测装置及终端设备
US20200234420A1 (en) * 2019-01-17 2020-07-23 Beijing Boe Optoelectronics Technology Co., Ltd. Method and apparatus for detecting image defects, computing device, and computer readable storage medium
CN110992329A (zh) * 2019-11-28 2020-04-10 上海微创医疗器械(集团)有限公司 一种产品表面缺陷检测方法、电子设备及可读存储介质
CN111340752A (zh) * 2019-12-04 2020-06-26 京东方科技集团股份有限公司 屏幕的检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111044522A (zh) * 2019-12-14 2020-04-21 中国科学院深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、装置及终端设备
CN111476759A (zh) * 2020-03-13 2020-07-31 深圳市鑫信腾机器人科技有限公司 一种屏幕表面检测方法、装置、终端及存储介质
CN111524101A (zh) * 2020-04-10 2020-08-11 苏州赛腾精密电子股份有限公司 一种基于机器视觉技术的电子屏幕缺陷检测方法
CN111563889A (zh) * 2020-05-06 2020-08-21 深圳市斑马视觉科技有限公司 基于计算机视觉的液晶屏幕Mura缺陷检测方法
CN111882520A (zh) * 2020-06-16 2020-11-03 歌尔股份有限公司 一种屏幕缺陷检测方法、装置及头戴显示设备
CN111982911A (zh) * 2020-07-10 2020-11-24 深圳先进技术研究院 一种电路板缺陷的检测方法、装置、终端设备及存储介质

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JIANGUO WU 等: "A Review of TFT-LCD Panel Defect Detection Methods", 《ADVANCED MATERIALS RESEARCH》 *
SHIBAO JIANG 等: "Battery Panel Defect Detection Method Based on Deep Convolutional Neural Network", 《2019 11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON WIRELESS COMMUNICATIONS AND SIGNAL PROCESSING (WCSP)》 *
刘波: "手机屏幕图像缺陷检测方法的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
吴闯 等: "基于轮廓修补和图像差分的手机玻璃盖板表面缺陷检测", 《软件工程》 *
陈凌海: "基于机器视觉的液晶显示屏Mura缺陷检测", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
魏爱娟 等: "基于灰度邻域操作的缺陷图像消噪分析与实现", 《造纸科学与技术》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113744194A (zh) * 2021-08-04 2021-12-03 武汉钢铁有限公司 钢板缺陷检测方法及计算机可读存储介质
CN113744194B (zh) * 2021-08-04 2024-03-19 武汉钢铁有限公司 钢板缺陷检测方法及计算机可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113012137B (zh) 2022-05-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11587219B2 (en) Method and apparatus for detecting pixel defect of optical module, and device
US11488294B2 (en) Method for detecting display screen quality, apparatus, electronic device and storage medium
JP4657869B2 (ja) 欠陥検出装置、イメージセンサデバイス、イメージセンサモジュール、画像処理装置、デジタル画像品質テスタ、欠陥検出方法、欠陥検出プログラム、およびコンピュータ読取可能な記録媒体
CN109741324B (zh) 一种检测方法、检测装置及终端设备
CN113096119B (zh) 晶圆缺陷分类的方法、装置、电子设备以及存储介质
CN115205223B (zh) 透明物体的视觉检测方法、装置、计算机设备及介质
CN110146513B (zh) 缺陷判定方法及缺陷判定装置
CN113781396B (zh) 屏幕缺陷检测方法、装置、设备和存储介质
CN109461133A (zh) 桥梁螺栓脱落检测方法及终端设备
CN117392042A (zh) 缺陷检测方法、缺陷检测设备及存储介质
CN112348835A (zh) 一种物料数量的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN116559177A (zh) 一种缺陷检测方法、装置、设备以及存储介质
CN113012137B (zh) 一种面板缺陷检查方法、系统、终端设备及存储介质
CN115937101A (zh) 质量检测方法、装置、设备及存储介质
CN112070762A (zh) 液晶面板的mura缺陷检测方法、装置、存储介质及终端
CN115205291A (zh) 一种电路板检测方法、装置、设备和介质
CN114821274A (zh) 一种用于识别分合指示牌的状态的方法和设备
CN107403429B (zh) 一种周期序列图像模型参数的快速自动获取方法
CN112967224A (zh) 一种基于人工智能的电子电路板检测系统、方法及介质
CN117589770A (zh) Pcb贴片板检测方法、装置、设备及介质
CN117274211A (zh) 一种屏幕缺陷检测方法、装置、终端设备及存储介质
CN114723650A (zh) 晶圆缺陷检测方法和装置、设备及存储介质
CN114581890B (zh) 确定车道线的方法、装置、电子设备和存储介质
CN112967258A (zh) 手表的显示缺陷检测方法、装置及计算机可读存储介质
CN111445431A (zh) 一种图像分割方法、终端设备及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant