CN116503382B - 一种显示屏划痕缺陷检测的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种显示屏划痕缺陷检测的方法和系统，包括：获取缺陷图像的分割阈值；对所述缺陷图像进行分割及预处理；获取缺陷特征参数；根据缺陷特征参数检测出划痕缺陷。所述获取缺陷图像的分割阈值过程如下：A)计算缺陷图像的梯度：采用四邻域的方法，以当前像素点为中心，计算上下左右四点与当前像素点灰阶差，以灰阶差最大者为当前像素点的梯度，如果所述灰阶差最大者的差值小于0，则该像素点梯度为0；B)计算图像分割阈值：根据所述缺陷图像的梯度，查找梯度最大值时像素点的位置坐标，如果梯度最大值超过设定的分割阈值，则以最大梯度值的0.8倍作为图像分割阈值。本发明在视觉检测系统具有精度高，速度快，稳定性好的特点。

Description

一种显示屏划痕缺陷检测的方法和系统

技术领域

本发明属于计算机视觉检测技术领域，具体涉及一种显示屏划痕缺陷检测的方法和系统。

背景技术

计算机视觉检测在物体检测领域获得广泛应用，因为计算机视觉检测技术具有快速高效、精度高和集成性等优点，逐步成为各行各业检测的主要方法。在显示屏缺陷检测，电路板缺陷检测，工件检缺陷测等领域都有广泛的应用。

类似专利有针对LED显示屏划痕缺陷检测的方法，如发明专利申请号CN202211478913.5公开了一种用于LED屏幕的划痕检测方法，通过获取LED屏幕的调制图像中各个像素点的梯度值，根据各个像素点的局部梯度明显程度与整体梯度明显程度得到各个像素点的起始点概率，然后对各个像素点的起始点概率进行聚类，得到各个扩张起始点，再获取各个扩张起始点的各个扩张区域，根据各个扩张起始点的各个扩张区域内各个像素点的起始点概率值以及线性程度得到所述各个扩张区域的预估分割效果进而得到所述各个扩张起始点的最终扩张区域，最后对各个最终扩张区域分别进行自适应阈值分割得到LED屏幕的划痕区域。

上述发明专利的缺点在于：首先，划痕检测过程过于复杂，采用K-means聚类算法，样本数量的选择对聚类效果影响很大。其次，最终扩张区域采用自适应阈值分割，易受到该区域内纹理和噪声的影响。

发明内容

基于目前显示屏划痕缺陷检测的缺点，本发明提出了一种显示屏划痕缺陷检测的方法。本发明首先获取缺陷图像的分割阈值；然后对分割图像预处理；获取缺陷特征参数；根据缺陷特征参数检测出划痕缺陷。

具体的，本发明提供了一种显示屏划痕缺陷检测的方法，包括以下步骤：

获取缺陷图像的分割阈值；

分割图像的预处理；

获取缺陷特征参数；

根据缺陷特征参数检测出划痕缺陷;

进一步地，所述获取缺陷图像的分割阈值过程如下：

A)计算缺陷图像的梯度。采用四邻域的方法，以当前像素点为中心，计算上下左右四点与当前像素点灰阶差，以灰阶差最大者为当前像素点的梯度，如果差值小于0，则该点梯度为0；

B)计算图像分割阈值。根据前述计算缺陷图像的梯度，查找梯度最大值时像素点的位置坐标，将所述梯度最大值作为图像分割阈值，如果梯度最大值超过预设阈值，则以最大梯度值的0.8倍作为图像分割阈值T。

所述分割图像的预处理的过程如下：

A)根据前述计算的分割阈值T，对缺陷图像进行二值化分割处理，获取分割图像；

B)把二值图像先后做三次膨胀，三次腐蚀，再三次膨胀，再三次腐蚀处理，得到均值滤波图像。

进一步地，所述获取缺陷特征参数的方法如下：

A）根据所述分割图像的预处理，从预处理二值图中搜索种子点位置，直至找到任一点灰阶为255的像素点，记录下此时该像素点的坐标；

B）获取缺陷连通图像；将所述均值滤波图像中与所述像素点相同位置的像素点作为种子点，采用八邻域区域生长方法，即跟种子点相距最近的八个像素点，按照设定的灰阶差阈值，搜索与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点，获取所述与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点的位置坐标，并把所述与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点作为下次搜索的新种子点，如此循环，直到没有像素点与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内就停止搜索；将缺陷连通图像所有像素点初始灰度值设为0，获取所有跟种子点灰阶差小于灰阶差阈值的点，然后在缺陷连通图像中将所述所有跟种子点灰阶差小于灰阶差阈值的点的灰度值标记为255，其余像素点灰度值还是为0，最终获取缺陷连通图像；

C）提取所述缺陷连通图像的骨架；对二值图像进行腐蚀处理，得到腐蚀图像，将腐蚀后的图像进行开运算，获取腐蚀图像和开运算后的差值图像，把差值图像和之前提取的骨架图像合并，得到新的骨架图像并保存下来，再次将腐蚀图像进行新的骨架提取，如果这时提取到的骨架图像所有像素都均为0，则停止提取；

D）获取缺陷平均线宽；统计缺陷连通图像中所有灰度值为255的像素点数目，即为缺陷面积；用缺陷面积和骨架长度的比值F1表示缺陷的平均线宽；

E）用骨架长度和平均线宽F1的比值F2表示缺陷是属于长缺陷还是短缺陷；

F）获取缺陷图像的弯曲程度；在缺陷连通图像中，所有灰度值为255的像素点坐标中，横向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的长度，纵向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的宽度；获取缺陷外接矩形的长度和宽度之间较大者，用骨架长度与缺陷外接矩形的长度和宽度之间较大者之差的绝对值跟骨架长度的比值F3表示缺陷的弯曲程度。

进一步地，所述根据缺陷特征参数检测出划痕缺陷的方法如下：

当F2大于设定的检测值，而F3小于设定的检测值时，则确认该缺陷为划痕，否则该缺陷不是划痕。

根据本发明的另一个方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上所述的显示屏划痕缺陷检测的方法。

根据本发明的另一个方面，一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以实现如上所述的显示屏划痕缺陷检测的方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：首先获取缺陷图像的分割阈值；然后对分割图像的预处理；其次获取缺陷特征参数；最后根据缺陷特征参数检测出划痕缺陷。采用这样的处理方法结果较为可靠，本发明对类似显示屏划痕缺陷检测均适用。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明的一种显示屏划痕缺陷检测的方法实施流程图；

图2为本发明的显示屏划痕缺陷检测的缺陷图像示例；

图3为本发明的显示屏划痕缺陷检测分割图像预处理结果图像示例；

图4为本发明的显示屏划痕缺陷检测骨架提取结果图像示例；

图5为本发明的显示屏划痕缺陷检测的系统结构图；

图6示出了本发明一实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；

图7示出了本发明一实施例所提供的一种存储介质的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例1，如图1所示，本发明的目标是显示屏划痕缺陷检测。计算过程如下：

1.获取缺陷图像的分割阈值，如图2所示；

A)计算缺陷图像的梯度。采用四邻域的方法，以当前像素点为中心，计算上下左右四点与当前像素点灰阶差，以灰阶差最大者为当前像素点的梯度，如果灰阶差最大者的差值小于0，则该像素点梯度为0；

B)计算图像分割阈值。根据前述计算缺陷图像的梯度，查找梯度最大值时像素点的位置坐标。将所述梯度最大值作为图像分割阈值，如果梯度最大值超过预设阈值，则以最大梯度值的0.8倍作为图像分割阈值T。

2.分割图像的预处理，如图3所示；

A)根据前述计算的分割阈值T，对缺陷图像进行二值化分割处理，获取分割图像；

B)把所述分割图像先后做三次膨胀，三次腐蚀，再三次膨胀，再三次腐蚀处理，得到均值滤波图像。

3.获取缺陷特征参数

A）根据所述分割图像的预处理，从预处理二值图中搜索种子点位置，直至找到任一点灰阶为255的像素点，记录下此时该像素点p的坐标。

B）获取缺陷连通图像。将均值滤波图像中与像素点p相同位置的像素点作为种子点，采用八邻域区域生长方法，即跟种子点相距最近的八个像素点，按照设定的灰阶差阈值10，搜索与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点，获取这些像素点位置坐标，并把这些像素点作为下次搜索的新种子点，如此循环，直到没有像素点与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内就停止搜索。将缺陷连通图像所有像素点初始灰度值设为0，获取所有跟种子点灰阶差小于灰阶差阈值的点，然后在缺陷连通图像中将相应的这些点灰度值标记为255，其余像素点灰度值还是为0，这样最终获取缺陷连通图像。

C）提取缺陷连通图像的骨架，如图4所示；对二值图像进行腐蚀处理，得到腐蚀图像，将腐蚀后的图像进行开运算，获取腐蚀图像和开运算后的差值图像，把差值图像和之前提取的骨架图像合并，得到新的骨架图像并保存下来，再次将腐蚀图像进行新的骨架提取，如果这时提取到的骨架图像所有像素都均为0，则停止提取。

D）获取缺陷平均线宽。统计缺陷连通图像中所有灰度值为255的像素点数目，即为缺陷面积。用缺陷面积和骨架长度的比值F1表示缺陷的平均线宽。

E）用骨架的长度和平均线宽F1的比值F2表示缺陷是属于长缺陷还是短缺陷。

F）获取缺陷图像的弯曲程度。在缺陷连通图像中，所有灰度值为255的像素点坐标中，横向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的长度，纵向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的宽度。获取缺陷外接矩形的长度和宽度之间较大者，用骨架长度与缺陷外接矩形的长度和宽度之间较大者之差的绝对值跟骨架长度的比值F3表示缺陷的弯曲程度。

4.检测划痕缺陷

将F2大于设定的阈值100，而F3小于设定的阈值0.2时，则确认该缺陷为划痕缺陷，否则不是划痕缺陷。

实施例2，本实施例提供一种显示屏划痕缺陷检测的系统，如图5所示，包括：

获取缺陷图像的分割阈值模块100，用于获取缺陷图像的分割阈值；

分割图像的预处理模块200，用于对分割图像预处理；

获取缺陷特征参数模块300，用于获取缺陷特征参数。

缺陷检测模块400，用于确认检测缺陷是否属于划痕。

根据本发明的另一个方面，本发明还提供了一种包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上所述的显示屏划痕缺陷检测方法。

根据本发明的另一个方面，本发明还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以实现如上所述的显示屏划痕缺陷检测方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：首先获取缺陷图像的分割阈值；然后分割图像的预处理；其次获取缺陷特征参数；最后根据缺陷特征参数检测出划痕缺陷。采用这样的处理方法结果较为可靠，本发明对类似显示屏划痕缺陷检测均适用。

本发明实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的显示屏划痕缺陷检测的方法对应的电子设备，以执行上显示屏划痕缺陷检测的方法。本发明实施例不做限定。

请参考图6，其示出了本发明的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图6所示，所述电子设备2包括：处理器200，存储器201，总线202和通信接口203，所述处理器200、通信接口203和存储器201通过总线202连接；所述存储器201中存储有可在所述处理器200上运行的计算机程序，所述处理器200运行所述计算机程序时执行本发明前述任一实施方式所提供的显示屏划痕缺陷检测的方法。

其中，存储器201可能包含高速随机存取存储器（RAM：Random Access Memory），也可能还包括非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口203（可以是有线或者无线）实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。

总线202可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器201用于存储程序，所述处理器200在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施方式揭示的所述显示屏划痕缺陷检测的方法可以应用于处理器200中，或者由处理器200实现。

处理器200可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器200中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器200可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Net work Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(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。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器201，处理器200读取存储器201中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本发明实施例提供的电子设备与本发明实施例提供的显示屏划痕缺陷检测的方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

本发明实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的显示屏划痕缺陷检测的方法对应的计算机可读存储介质，请参考图7，其示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序（即程序产品），所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的显示屏划痕缺陷检测的方法。

需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。

本发明的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本发明实施例提供的显示屏划痕缺陷检测的方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

需要说明的是：

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的虚拟机的创建装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种显示屏划痕缺陷检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取缺陷图像的分割阈值；

对所述缺陷图像进行分割及预处理，过程如下：A)根据所述分割阈值，对缺陷图像进行二值化分割处理，获取分割图像；B)把所述分割图像分别做三次膨胀，三次腐蚀，再三次膨胀，再三次腐蚀处理，得到均值滤波图像；

获取缺陷特征参数，方法如下：

A）根据所述分割图像的预处理，从预处理二值图中搜索种子点位置，直至找到任一点灰阶为255的像素点，记录下该像素点的坐标；

B）获取缺陷连通图像；将所述均值滤波图像中与所述像素点相同位置的像素点作为种子点，采用八邻域区域生长方法，获取缺陷连通图像；

C）提取所述缺陷连通图像的骨架；

D）获取缺陷平均线宽；统计缺陷连通图像中所有灰度值为255的像素点数目，即为缺陷面积；用缺陷面积和骨架长度的比值F1表示缺陷的平均线宽；

E）用骨架长度和平均线宽F1的比值F2表示缺陷是属于长缺陷还是短缺陷；

F）获取缺陷图像的弯曲程度；在缺陷连通图像中，所有灰度值为255的像素点坐标中，横向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的长度，纵向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的宽度；获取缺陷外接矩形的长度和宽度之间较大者，用骨架长度与所述较大者之差的绝对值跟骨架长度的比值F3表示缺陷的弯曲程度；

根据缺陷特征参数检测出划痕缺陷，方法如下：当F2大于第一预设检测值，而F3小于第二预设检测值时，则确认该缺陷为划痕，否则该缺陷不是划痕；

所述获取缺陷图像的分割阈值过程如下：

A)计算缺陷图像的梯度：采用四邻域的方法，以当前像素点为中心，计算上下左右四点与当前像素点灰阶差，以灰阶差最大者为当前像素点的梯度，如果所述灰阶差最大者的差值小于0，则该像素点梯度为0；

B)计算图像分割阈值：根据所述缺陷图像的梯度，查找梯度最大值时像素点的位置坐标，将所述梯度最大值作为图像分割阈值，如果梯度最大值超过预设阈值，则以最大梯度值的0.8倍作为图像分割阈值。

2.根据权利要求1所述的一种显示屏划痕缺陷检测的方法，其特征在于：

所述八邻域区域生长方法，包括：跟种子点相距最近的八个像素点，按照设定的灰阶差阈值，搜索与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点，获取所述与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点的位置坐标，并把所述与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内的像素点作为下次搜索的新种子点，如此循环，直到没有像素点与种子点灰阶之差在灰阶差阈值范围内就停止搜索；将缺陷连通图像内所有像素点初始灰度值设为0，获取所有跟种子点灰阶差小于灰阶差阈值的点，然后在缺陷连通图像中将所述所有跟种子点灰阶差小于灰阶差阈值的点的灰度值标记为255，其余像素点灰度值标记为0。

3.根据权利要求1所述的一种显示屏划痕缺陷检测的方法，其特征在于：

所述提取所述缺陷连通图像的骨架，包括：对二值图像进行腐蚀处理，得到腐蚀图像，将腐蚀后的图像进行开运算，获取腐蚀图像和开运算后的差值图像，把差值图像和提取的骨架图像合并，得到新的骨架图像并保存，再次将腐蚀图像进行新的骨架提取，如果新提取到的骨架图像所有像素都均为0，则停止提取。

4.一种显示屏划痕缺陷检测的系统，其特征在于，包括：

获取缺陷图像的分割阈值模块，用于获取缺陷图像的分割阈值；

分割图像的预处理模块，用于对分割图像预处理，过程如下：A)根据所述分割阈值，对缺陷图像进行二值化分割处理，获取分割图像；B)把所述分割图像分别做三次膨胀，三次腐蚀，再三次膨胀，再三次腐蚀处理，得到均值滤波图像；

获取缺陷特征参数模块，用于获取缺陷特征参数，方法如下：

A）根据所述分割图像的预处理，从预处理二值图中搜索种子点位置，直至找到任一点灰阶为255的像素点，记录下该像素点的坐标；

B）获取缺陷连通图像；将所述均值滤波图像中与所述像素点相同位置的像素点作为种子点，采用八邻域区域生长方法，获取缺陷连通图像；

C）提取所述缺陷连通图像的骨架；

D）获取缺陷平均线宽；统计缺陷连通图像中所有灰度值为255的像素点数目，即为缺陷面积；用缺陷面积和骨架长度的比值F1表示缺陷的平均线宽；

E）用骨架长度和平均线宽F1的比值F2表示缺陷是属于长缺陷还是短缺陷；

F）获取缺陷图像的弯曲程度；在缺陷连通图像中，所有灰度值为255的像素点坐标中，横向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的长度，纵向坐标的最大值和最小值之差即为缺陷外接矩形的宽度；获取缺陷外接矩形的长度和宽度之间较大者，用骨架长度与所述较大者之差的绝对值跟骨架长度的比值F3表示缺陷的弯曲程度；

缺陷检测模块，用于确认检测缺陷是否属于划痕，方法如下：当F2大于第一预设检测值，而F3小于第二预设检测值时，则确认该缺陷为划痕，否则该缺陷不是划痕；

所述获取缺陷图像的分割阈值过程如下：

A)计算缺陷图像的梯度：采用四邻域的方法，以当前像素点为中心，计算上下左右四点与当前像素点灰阶差，以灰阶差最大者为当前像素点的梯度，如果所述灰阶差最大者的差值小于0，则该像素点梯度为0；

B)计算图像分割阈值：根据所述缺陷图像的梯度，查找梯度最大值时像素点的位置坐标，将所述梯度最大值作为图像分割阈值，如果梯度最大值超过预设阈值，则以最大梯度值的0.8倍作为图像分割阈值。

5.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求的1-3中任一所述的显示屏划痕缺陷检测的方法。

6.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以实现如权利要求1-3中任一所述的显示屏划痕缺陷检测的方法。