CN116541228A - 显示器的触控响应检测方法、装置以及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种显示器的触控响应检测方法、装置以及计算机设备，包括：采集待检测显示器上设置的条形状态码：查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步目标检测流程；将目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，得到目标检测流程所关联的触控响应检测模型；获取待检测显示器的显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；根据显示器参数，生成一个调用码；从管理端中调用触控响应检测模型；基于模型参数集合，对触控响应检测模型的模型参数进行更新，对待检测的显示器进行触控响应检测。本发明根据显示器参数的不同，进行针对性检测，提高检测准确性，避免误检。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理的技术领域，特别涉及一种显示器的触控响应检测方法、装置以及计算机设备。
背景技术
显示器生产是电子制造领域中的一个重要环节。随着科技的不断发展，显示器的种类和规格越来越多，对显示器的品质要求也越来越高。因此，如何实现对显示器触控响应的自动化检测成为了一个重要问题。显示器触控响应检测方法是智能制造领域中的一个研究方向。
目前，针对各种不同的显示器，通常采用一个统一的标准或者检测模型进行检测，这便使得触控响应的检测没有针对性，检测准确性不高，容易产生误检。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种显示器的触控响应检测方法、装置以及计算机设备，旨在克服目前无法针对不同的显示器进行针对性检测造成检测准确性不高，容易产生误检的缺陷。
为实现上述目的，本发明提供了一种显示器的触控响应检测方法，包括以下步骤：
采集待检测显示器上设置的条形状态码：
解析待检测显示器的条形状态码，并根据解析后的结果在数据库中查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据查询到的触控响应检测流程中记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步检测流程，作为目标检测流程；
将所述目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，获取所述脚本的输出值；对所述输出值进行解析，得到所述目标检测流程所关联的触控响应检测模型；
获取待检测显示器的显示器参数，根据所述显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；其中，数据库中存储有显示器参数与模型参数集合的映射关系，模型参数集合中存储的是最优模型参数；
根据所述显示器参数，生成一个调用码；基于所述调用码从管理端中调用触控响应检测模型；其中，所述管理端基于所述调用码对所述触控响应检测模型进行加密处理；
基于所述模型参数集合，对所述触控响应检测模型的模型参数进行更新，得到目标触控响应检测模型；基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测，并将检测结果记录在数据库中。
进一步地，所述解析待检测显示器的条形状态码的步骤，包括：
采用预设的数据描述语言描述所述条形状态码，并生成数据描述文件；其中，所述数据描述语言包括第一描述语法和第二描述语法，通过第一描述语法，处理条形状态码中的字段，并获取字段在数据中的位置和特征信息；通过第二描述语法，判断条形状态码的格式标识符，并获取条形状态码的格式信息，生成数据描述文件；
在预设的解析模板库中搜索与所述数据描述文件中的特征信息匹配的条形状态码解析模板；其中，解析代码模板库中存储不同类型的条形状态码解析模板；
根据匹配的条形状态码模板和数据描述文件，生成用于解析条形状态码的解析代码；基于所述解析代码对所述条形状态码进行解析。
进一步地，所述根据所述显示器参数，生成一个调用码的步骤，包括：
对所述显示器参数进行分类，获取指定类别的显示器参数；
针对各个指定类别的显示器参数，按照其对应的映射规则，将其映射为对应的字符；
按照设定的排序规则，对各个指定类别的显示器参数进行排序，并根据各个指定类别的显示器参数的排序，将其分别对应的字符依次进行组合，得到字符串；
获取所述字符串的类型；
基于所述字符串的类型确定对应的目标编码表；其中，所述目标编码表是在标准的编码表的基础上，基于所述字符串进行重新编排所得；
基于所述目标编码表对所述字符串进行编码，得到的编码值作为所述调用码。
进一步地，所述基于所述字符串的类型确定对应的目标编码表的步骤，包括：
基于所述字符串的类型确定编码表的类型；
根据所述编码表的类型，确定标准的编码表；其中，所述编码表中包括编码序列数字与编码字符的映射关系；
基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表。
进一步地，所述基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表的步骤，包括：
对所述字符串中的字符进行分解，得到多个单字符；
按照预设的字符表中的字符排序，对多个单字符进行排序；并依次获取各个所述单字符在字符表中的序号，得到依次排序的单字符序号；其中，所述字符表中包括数字字符和/或英文字符的字符排序；
在所述标准的编码表中依次查找对应各个所述单字符序号的目标编码序列数字；并从所述标准的编码表中提取出各个目标编码序列数字映射的目标编码字符，并依序排列；
将提取出的所述目标编码字符从所述标准的编码表的第一编码字符位置重新插入，并将在后的所有编码字符向后平移，以使得平移后的编码表中的编码序列数字与编码字符一一对应，得到重新编排的编码表，作为所述目标编码表。
进一步地，所述基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表的步骤，包括：
获取标准编码表；所述标准编码表中包括编码序列数字与编码字符的映射关系，所述编码字符为英文字符；
在标准编码表中，查找出与所述字符串相同的英文字符，将对应的英文字符标记为无效；
创建一个二叉搜索树；其中，二叉搜索树中每个节点都包含一个编码序列数字和一个编码字符的对应关系；无效的编码字符在二叉索树树中标记为无效；
使用反向遍历的方式来遍历二叉搜索树，在遍历过程中，首先为每个有效节点分配一个新的编码序列数字；其中，有效节点分配的编码序列数字按照顺序依次生成；
在所有的有效节点分配新的编码序列数字完成之后，再针对无效标记的编码字符，按照顺序赋予新的编码序列数字，并对其重新标记为有效；
获取二叉搜索树中所有标记为有效的编码字符与其对应的新的编码序列数字，组合得到重排后的编码表，作为所述目标编码表。
进一步地，所述基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测的步骤，包括：
基于触控频率或触控压力的变化周期预设值，确定对待测显示器进行触控检测时对应的基值周期；
获取待检测的显示器在第一个基值周期对应的触控信号数据，并将其划分为N个时长相同的子数据，基于训练好的触控特征提取模型分别提取所述子数据的特征，生成对应的N个子特征；其中，所述目标触控响应检测模型为触控特征提取模型以及分类模型的组合；触控特征提取模型是训练好的循环神经网络模型，分类模型是训练好的支持向量机模型，触控特征提取模型和分类模型基于迁移学习的方式得到；
按时间顺序对所述N个子特征进行排序，将每个子特征与其相邻右边的子特征进行相似度对比，获取N-1个子特征的相似度，并从中确定子特征相似度最小值；
将所述子特征相似度最小值对应的左侧子特征确定为突变点，以所述突变点为起点，以所述基值周期为划分阈值，将所述触控信号数据划分为M个数据段；
基于训练好的触控特征提取模型提取所述M个数据段对应的M个片段特征；
将所述M个片段特征输入至所述分类模型中进行异常分类处理，从所述M个数据段中筛选得到异常触控响应片段。
本发明还提供了一种显示器的触控响应检测装置，包括：
采集单元，用于采集待检测显示器上设置的条形状态码：
解析单元，用于解析待检测显示器的条形状态码，并根据解析后的结果在数据库中查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据查询到的触控响应检测流程中记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步检测流程，作为目标检测流程；
输入单元，用于将所述目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，获取所述脚本的输出值；对所述输出值进行解析，得到所述目标检测流程所关联的触控响应检测模型；
匹配单元，用于获取待检测显示器的显示器参数，根据所述显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；其中，数据库中存储有显示器参数与模型参数集合的映射关系，模型参数集合中存储的是最优模型参数；
调用单元，用于根据所述显示器参数，生成一个调用码；基于所述调用码从管理端中调用触控响应检测模型；其中，所述管理端基于所述调用码对所述触控响应检测模型进行加密处理；
检测单元，用于基于所述模型参数集合，对所述触控响应检测模型的模型参数进行更新，得到目标触控响应检测模型；基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测，并将检测结果记录在数据库中。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。
本发明提供的显示器的触控响应检测方法、装置以及计算机设备，包括：采集待检测显示器上设置的条形状态码：解析待检测显示器的条形状态码，并根据解析后的结果在数据库中查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据查询到的触控响应检测流程中记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步检测流程，作为目标检测流程；将所述目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，获取所述脚本的输出值；对所述输出值进行解析，得到所述目标检测流程所关联的触控响应检测模型；获取待检测显示器的显示器参数，根据所述显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；其中，数据库中存储有显示器参数与模型参数集合的映射关系，模型参数集合中存储的是最优模型参数；根据所述显示器参数，生成一个调用码；基于所述调用码从管理端中调用触控响应检测模型；其中，所述管理端基于所述调用码对所述触控响应检测模型进行加密处理；基于所述模型参数集合，对所述触控响应检测模型的模型参数进行更新，得到目标触控响应检测模型；基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测，并将检测结果记录在数据库中。本发明中，需要根据显示器参数的不同，从而获取到触控响应检测模型对应的最优模型参数，进而进行针对性检测，提高检测准确性，避免误检。
附图说明
图1是本发明一实施例中显示器的触控响应检测方法步骤示意图；
图2是本发明一实施例中显示器的触控响应检测装置结构框图；
图3是本发明一实施例的计算机设备的结构示意框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，本发明一实施例中提供了一种显示器的触控响应检测方法，包括以下步骤：
步骤S1，采集待检测显示器上设置的条形状态码：
步骤S2，解析待检测显示器的条形状态码，并根据解析后的结果在数据库中查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据查询到的触控响应检测流程中记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步检测流程，作为目标检测流程；
步骤S3，将所述目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，获取所述脚本的输出值；对所述输出值进行解析，得到所述目标检测流程所关联的触控响应检测模型；
步骤S4，获取待检测显示器的显示器参数，根据所述显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；其中，数据库中存储有显示器参数与模型参数集合的映射关系，模型参数集合中存储的是最优模型参数；
步骤S5，根据所述显示器参数，生成一个调用码；基于所述调用码从管理端中调用触控响应检测模型；其中，所述管理端基于所述调用码对所述触控响应检测模型进行加密处理；
步骤S6，基于所述模型参数集合，对所述触控响应检测模型的模型参数进行更新，得到目标触控响应检测模型；基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测，并将检测结果记录在数据库中。
在本实施例中，上述方案应用于真的不同的显示器，自动化调整对应的触控响应检测模型的模型参数，从而实现针对性的检测，提高检测准确性，避免误检。
具体地，如上述步骤S1所述的，对待检测的显示器进行扫描或拍摄，以捕获显示器上设置的条形状态码。这些条形状态码可以包含关于显示器当前的检测状态和配置的信息。
如上述步骤S2所述的，将采集到的条形状态码进行解析，以提取其中的信息。解析后的结果可以包括当前显示器的型号、序列号、制造商等相关数据。根据解析后的结果，我们将在数据库中进行查询，以获取与待检测显示器相关联的触控响应检测流程。这些流程会按照特定的步骤和规则来进行触控响应检测。
如上述步骤S3所述的，将确定的目标检测流程作为输入值传递给预设的脚本或程序。这个脚本可能由开发人员事先编写好，具有处理输入值并生成输出值的功能。需要捕获脚本的输出值，这些输出值包含有关目标检测流程关联的触控响应检测模型的详细信息。
如上述步骤S4所述的，通过读取待检测显示器的特定参数，如显示器分辨率、屏幕尺寸、像素密度等，可以获取有关待检测显示器的详细信息。使用这些参数，将在数据库中查找匹配的模型参数集合。数据库中存储了显示器参数与模型参数集合之间的映射关系，以便通过匹配找到与显示器参数匹配的最优模型参数。
如上述步骤S5所述的，通过结合显示器参数和其他识别因素，可以生成一个唯一的调用码，其作用是标识和区分不同的显示器和检测流程。使用生成的调用码，会从管理端调用触控响应检测模型。管理端在发送上述触控响应检测模型时，基于上述调用码对模型进行加密处理，以确保模型在传输和存储过程中的安全性和完整性。
如上述步骤S6所述的，使用匹配的模型参数集合，对触控响应检测模型的模型参数进行更新。这些模型参数的更新是为了使模型能够更准确地对待检测的显示器进行触控响应检测。然后，使用更新后得到的目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行检测，并将检测结果记录在数据库中。上述检测结果中包括有关触控的准确性，响应速度，灵敏度等等的信息。
在一实施例中，所述解析待检测显示器的条形状态码的步骤，包括：
采用预设的数据描述语言描述所述条形状态码，并生成数据描述文件；其中，所述数据描述语言包括第一描述语法和第二描述语法，通过第一描述语法，处理条形状态码中的字段，并获取字段在数据中的位置和特征信息；通过第二描述语法，判断条形状态码的格式标识符，并获取条形状态码的格式信息，生成数据描述文件；在这一步骤中，将使用预设的数据描述语言来描述待检测显示器上的条形状态码。这种描述语言包括第一描述语法和第二描述语法。使用第一描述语法，处理条形状态码中的各个字段，并获取它们在数据中的位置和特征信息。通过第二描述语法，可以判断条形状态码的格式标识符并获取其格式信息。使用这两种描述语法，可以生成一个数据描述文件，该文件会包含条形状态码的详细描述。使用数据描述文件对条形状态码进行描述可以增加解析的灵活性和可扩展性。这样，对于不同类型和格式的条形状态码，我们可以使用相同的解析模板来解析并获得其中的信息。这节省了时间和资源，并简化了解析过程。
在预设的解析模板库中搜索与所述数据描述文件中的特征信息匹配的条形状态码解析模板；其中，解析代码模板库中存储不同类型的条形状态码解析模板；搜索预设的解析模板库（解析代码模板库），以查找与数据描述文件中的特征信息匹配的条形状态码解析模板。解析代码模板库存储了不同类型的条形状态码解析模板，这些模板定义了解析过程中所需的规则和算法。使用解析模板库可以确保解析过程的准确性和一致性。通过匹配数据描述文件中的特征信息与解析模板库中的模板，我们可以快速找到适用于解析待检测显示器条形状态码的模板，从而提高解析的效率和准确性。
根据匹配的条形状态码模板和数据描述文件，生成用于解析条形状态码的解析代码；根据匹配到的条形状态码模板和数据描述文件来生成用于解析条形状态码的解析代码。生成的解析代码会根据模板中的规则和算法，按顺序解析条形状态码的每个字段，并提取和存储相关信息。生成解析代码可以灵活地应对不同类型和格式的条形状态码。根据匹配的模板和数据描述文件，解析代码可以自动根据条形状态码的结构，准确地提取所需信息，而不受条形状态码的具体格式的限制。
基于所述解析代码对所述条形状态码进行解析。使用生成的解析代码对待检测的显示器上的条形状态码进行解析。解析代码会按照预定义的解析规则，逐个字段地处理条形状态码，并提取所需信息。解析后的结果可以包括显示器的型号、序列号、制造商等有关信息。在本实施例中，通过对条形状态码进行解析，可以快速获取与待检测显示器相关的信息。这些信息可以用于后续的触控响应检测流程，例如确定合适的检测参数、校准显示器或记录与显示器相关的数据。
在一实施例中，所述根据所述显示器参数，生成一个调用码的步骤，包括：
对所述显示器参数进行分类，获取指定类别的显示器参数；对所述显示器参数进行分类，以便进一步的处理。这可能包括将显示器参数分为型号、序列号、制造商等不同的类别。通过这样的分类，可以更好地对每个参数进行处理和映射。其中，通过对显示器参数的分类，可以更好地组织和管理这些参数，使得能够按照指定的规则和流程对每个参数进行后续的处理。
针对各个指定类别的显示器参数，按照其对应的映射规则，将其映射为对应的字符；针对每个指定类别的显示器参数，根据预设的映射规则，将其映射为对应的字符。这些映射规则是通过事先定义的一组字符编码来实现的。映射显示器参数为相应的字符使得这些参数可以用更简单和紧凑的方式表示。这样做有助于缩小调用码的长度，提高存储和传输效率。
按照设定的排序规则，对各个指定类别的显示器参数进行排序，并根据各个指定类别的显示器参数的排序，将其分别对应的字符依次进行组合，得到字符串；根据设定的排序规则对每个指定类别的显示器参数进行排序，然后，将排序后的参数对应的字符依次组合起来，得到一个字符串。通过对显示器参数进行排序和组合，可以获得一个具有一定维度的字符串表示，增加了调用码的表达能力，让它能够包含更多的信息。
获取所述字符串的类型；获取生成的字符串的类型。字符串的类型可以基于其组成元素的属性或一些其他特性来确定。通过确定字符串的类型，可以进一步确定所需的操作和处理方式。便于将调用码的生成流程进行更精细的控制。
基于所述字符串的类型确定对应的目标编码表；其中，所述目标编码表是在标准的编码表的基础上，基于所述字符串进行重新编排所得；根据字符串的类型，确定对应的目标编码表。目标编码表可能是基于标准的编码表，通过重新编排以适应所述字符串的特定类型而生成的，使其具有独特性，安全性高。
基于所述目标编码表对所述字符串进行编码，得到的编码值作为所述调用码。通过对字符串进行编码，可以将字符串转化为调用码。调用码能够提供表示所述显示器参数的紧凑形式，并可以被用于进一步的加密密码等。
在一实施例中，所述基于所述字符串的类型确定对应的目标编码表的步骤，包括：
基于所述字符串的类型确定编码表的类型；
根据所述编码表的类型，确定标准的编码表；其中，所述编码表中包括编码序列数字与编码字符的映射关系；
基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表。
在一实施例中，所述基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表的步骤，包括：
对所述字符串中的字符进行分解，得到多个单字符；
按照预设的字符表中的字符排序，对多个单字符进行排序；并依次获取各个所述单字符在字符表中的序号，得到依次排序的单字符序号；其中，所述字符表中包括数字字符和/或英文字符的字符排序；
在所述标准的编码表中依次查找对应各个所述单字符序号的目标编码序列数字；并从所述标准的编码表中提取出各个目标编码序列数字映射的目标编码字符，并依序排列；
将提取出的所述目标编码字符从所述标准的编码表的第一编码字符位置重新插入，并将在后的所有编码字符向后平移，以使得平移后的编码表中的编码序列数字与编码字符一一对应，得到重新编排的编码表，作为所述目标编码表。将提取出的目标编码字符插入到标准的编码表中的第一编码字符位置。然后，将在此插入位置后的所有编码字符向后进行平移，并调整编码序列数字和编码字符的对应关系，以确保它们一一对应。这样，最终得到一个重新编排的编码表，作为目标编码表。重新编排的编码表可以更好地适应由字符串生成的调用码的需求。它定义了每个字符在调用码中所占的位置和对应的编码序列数字，从而实现了调用码的有效编码和解码。
在一实施例中，所述基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表的步骤，包括：
获取标准编码表；所述标准编码表中包括编码序列数字与编码字符的映射关系，所述编码字符为英文字符；
在标准编码表中，查找出与所述字符串相同的英文字符，将对应的英文字符标记为无效；
创建一个二叉搜索树；其中，二叉搜索树中每个节点都包含一个编码序列数字和一个编码字符的对应关系；无效的编码字符在二叉索树树中标记为无效；
使用反向遍历的方式来遍历二叉搜索树，在遍历过程中，首先为每个有效节点分配一个新的编码序列数字；其中，有效节点分配的编码序列数字按照顺序依次生成；
在所有的有效节点分配新的编码序列数字完成之后，再针对无效标记的编码字符，按照顺序赋予新的编码序列数字，并对其重新标记为有效；
获取二叉搜索树中所有标记为有效的编码字符与其对应的新的编码序列数字，组合得到重排后的编码表，作为所述目标编码表。
在本实施例中，上述标准编码表含有编码序列数字与编码字符的映射关系，编码字符在这里是英文字符。映射关系可以理解为一种对应规则，比如 A 对应 1，B 对应 2，以此类推，所有的英文字符都与一个独一无二的编码序列数字相关联。接着，在这个标准编码表中，要找出所有与所述字符串中相同的英文字符，然后将这些字符在编码表中标记为无效。这一步相当于先将输入字符串中的字符在原始编码表中暂时移除，为后续的重新编排创造条件。
然后，创建一个二叉搜索树。这个树的每个节点都包含一个编码序列数字和一个编码字符，也就是说，用二叉搜索树来表达原始编码表的结构。在这个操作过程中，那些被标记为无效的编码字符，也会被在二叉搜索树中标记为无效。接下来，采用反向遍历的方式来遍历这个二叉搜索树。在遍历过程中，首先为每个有效节点分配一个新的编码序列数字。这个新的编码序列数字是按顺序生成的，也就是说，有效节点按照从低到高的顺序获取新的编码序列。在为所有的有效节点分配的新的编码序列数字后，针对那些之前被标记为无效的编码字符，按顺序分配新的编码序列数字，并将其标记重新设定为有效。最后，通过获取二叉搜索树中所有标记为有效的编码字符及其对应的新的编码序列数字，组合得到重排后的编码表。这个新的编码表，就是所需的目标编码表。基于上述技术方案，能够提供一种能够自动适应特定字符串模式的新编码方法。这个方法的创新之处在于，他考虑到了各个字符在实际出现中的频率，并根据频率重新调整了字符的编码，以使得高频字符的编码更短，降低了整体的编码长度。在本实施例中，还可以很方便地进行扩展，比如增加字符频率更新模块，或者根据实际需求进一步优化遍历和编码分配策略等。
在一实施例中，所述基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测的步骤，包括：
基于触控频率或触控压力的变化周期预设值，确定对待测显示器进行触控检测时对应的基值周期；
获取待检测的显示器在第一个基值周期对应的触控信号数据，并将其划分为N个时长相同的子数据，基于训练好的触控特征提取模型分别提取所述子数据的特征，生成对应的N个子特征；其中，所述目标触控响应检测模型为触控特征提取模型以及分类模型的组合；触控特征提取模型是训练好的循环神经网络模型，分类模型是训练好的支持向量机模型，触控特征提取模型和分类模型基于迁移学习的方式得到；
按时间顺序对所述N个子特征进行排序，将每个子特征与其相邻右边的子特征进行相似度对比，获取N-1个子特征的相似度，并从中确定子特征相似度最小值；
将所述子特征相似度最小值对应的左侧子特征确定为突变点，以所述突变点为起点，以所述基值周期为划分阈值，将所述触控信号数据划分为M个数据段；
基于训练好的触控特征提取模型提取所述M个数据段对应的M个片段特征；
将所述M个片段特征输入至所述分类模型中进行异常分类处理，从所述M个数据段中筛选得到异常触控响应片段。
在本实施例中，通过触控频率或触控压力的变化周期预设值，确定对待测显示器进行触控检测时对应的基值周期。进而，获取待检测的显示器在第一个基值周期对应的触控信号数据，并将其划分为N个时长相同的子数据。使用训练好的触控特征提取模型，对每个子数据进行特征提取，生成对应的N个子特征。这个目标触控响应检测模型由触控特征提取模型和分类模型组合而成。触控特征提取模型是训练好的循环神经网络模型，分类模型则是训练好的支持向量机模型。这些模型是通过迁移学习的方式得到的。将N个子特征按时间顺序进行排序，然后与其相邻右侧的子特征进行相似度对比，获取N-1个子特征的相似度，并从中确定子特征相似度最小值。将子特征相似度最小值对应的左侧子特征确定为突变点。然后以突变点为起点，以基值周期作为划分阈值，将触控信号数据划分为M个数据段。使用训练好的触控特征提取模型对这M个数据段进行特征提取，得到M个片段特征。将这M个片段特征输入到分类模型中进行异常分类处理，从中筛选出具有异常触控响应的片段数据。
在本实施例中，上述技术方案的优势在于结合了触控特征提取模型和分类模型，通过提取触控信号数据的特征并进行分类处理，能够准确地识别出显示器触控响应中的异常情况。此外，迁移学习的方式使得模型具备一定的通用性和适应性，可以应用于不同类型的显示器触控检测中。
参照图2，本发明一实施例中还提供了一种显示器的触控响应检测装置，包括：
采集单元，用于采集待检测显示器上设置的条形状态码：
解析单元，用于解析待检测显示器的条形状态码，并根据解析后的结果在数据库中查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据查询到的触控响应检测流程中记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步检测流程，作为目标检测流程；
输入单元，用于将所述目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，获取所述脚本的输出值；对所述输出值进行解析，得到所述目标检测流程所关联的触控响应检测模型；
匹配单元，用于获取待检测显示器的显示器参数，根据所述显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；其中，数据库中存储有显示器参数与模型参数集合的映射关系，模型参数集合中存储的是最优模型参数；
调用单元，用于根据所述显示器参数，生成一个调用码；基于所述调用码从管理端中调用触控响应检测模型；其中，所述管理端基于所述调用码对所述触控响应检测模型进行加密处理；
检测单元，用于基于所述模型参数集合，对所述触控响应检测模型的模型参数进行更新，得到目标触控响应检测模型；基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测，并将检测结果记录在数据库中。
在本实施例中，上述装置实施例中的各个单元的具体实现，请参照上述方法实施例中所述，在此不再进行赘述。
参照图3，本发明实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、显示屏、输入装置、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储本实施例中对应的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述方法。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定。
本发明一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法。可以理解的是，本实施例中的计算机可读存储介质可以是易失性可读存储介质，也可以为非易失性可读存储介质。
综上所述，为本发明实施例中提供的显示器的触控响应检测方法、装置以及计算机设备，包括：采集待检测显示器上设置的条形状态码：解析待检测显示器的条形状态码，并根据解析后的结果在数据库中查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据查询到的触控响应检测流程中记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步检测流程，作为目标检测流程；将所述目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，获取所述脚本的输出值；对所述输出值进行解析，得到所述目标检测流程所关联的触控响应检测模型；获取待检测显示器的显示器参数，根据所述显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；其中，数据库中存储有显示器参数与模型参数集合的映射关系，模型参数集合中存储的是最优模型参数；根据所述显示器参数，生成一个调用码；基于所述调用码从管理端中调用触控响应检测模型；其中，所述管理端基于所述调用码对所述触控响应检测模型进行加密处理；基于所述模型参数集合，对所述触控响应检测模型的模型参数进行更新，得到目标触控响应检测模型；基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测，并将检测结果记录在数据库中。本发明中，需要根据显示器参数的不同，从而获取到触控响应检测模型对应的最优模型参数，进而进行针对性检测，提高检测准确性，避免误检。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双速据率SDRAM（SSRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种显示器的触控响应检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集待检测显示器上设置的条形状态码：
解析待检测显示器的条形状态码，并根据解析后的结果在数据库中查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据查询到的触控响应检测流程中记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步检测流程，作为目标检测流程；
将所述目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，获取所述脚本的输出值；对所述输出值进行解析，得到所述目标检测流程所关联的触控响应检测模型；
获取待检测显示器的显示器参数，根据所述显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；其中，数据库中存储有显示器参数与模型参数集合的映射关系，模型参数集合中存储的是最优模型参数；
根据所述显示器参数，生成一个调用码；基于所述调用码从管理端中调用触控响应检测模型；其中，所述管理端基于所述调用码对所述触控响应检测模型进行加密处理；
基于所述模型参数集合，对所述触控响应检测模型的模型参数进行更新，得到目标触控响应检测模型；基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测，并将检测结果记录在数据库中。
2.根据权利要求1所述的显示器的触控响应检测方法，其特征在于，所述解析待检测显示器的条形状态码的步骤，包括：
采用预设的数据描述语言描述所述条形状态码，并生成数据描述文件；其中，所述数据描述语言包括第一描述语法和第二描述语法，通过第一描述语法，处理条形状态码中的字段，并获取字段在数据中的位置和特征信息；通过第二描述语法，判断条形状态码的格式标识符，并获取条形状态码的格式信息，生成数据描述文件；
在预设的解析模板库中搜索与所述数据描述文件中的特征信息匹配的条形状态码解析模板；其中，解析代码模板库中存储不同类型的条形状态码解析模板；
根据匹配的条形状态码模板和数据描述文件，生成用于解析条形状态码的解析代码；基于所述解析代码对所述条形状态码进行解析。
3.根据权利要求1所述的显示器的触控响应检测方法，其特征在于，所述根据所述显示器参数，生成一个调用码的步骤，包括：
对所述显示器参数进行分类，获取指定类别的显示器参数；
针对各个指定类别的显示器参数，按照其对应的映射规则，将其映射为对应的字符；
按照设定的排序规则，对各个指定类别的显示器参数进行排序，并根据各个指定类别的显示器参数的排序，将其分别对应的字符依次进行组合，得到字符串；
获取所述字符串的类型；
基于所述字符串的类型确定对应的目标编码表；其中，所述目标编码表是在标准的编码表的基础上，基于所述字符串进行重新编排所得；
基于所述目标编码表对所述字符串进行编码，得到的编码值作为所述调用码。
4.根据权利要求3所述的显示器的触控响应检测方法，其特征在于，所述基于所述字符串的类型确定对应的目标编码表的步骤，包括：
基于所述字符串的类型确定编码表的类型；
根据所述编码表的类型，确定标准的编码表；其中，所述编码表中包括编码序列数字与编码字符的映射关系；
基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表。
5.根据权利要求4所述的显示器的触控响应检测方法，其特征在于，所述基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表的步骤，包括：
对所述字符串中的字符进行分解，得到多个单字符；
按照预设的字符表中的字符排序，对多个单字符进行排序；并依次获取各个所述单字符在字符表中的序号，得到依次排序的单字符序号；其中，所述字符表中包括数字字符和/或英文字符的字符排序；
在所述标准的编码表中依次查找对应各个所述单字符序号的目标编码序列数字；并从所述标准的编码表中提取出各个目标编码序列数字映射的目标编码字符，并依序排列；
将提取出的所述目标编码字符从所述标准的编码表的第一编码字符位置重新插入，并将在后的所有编码字符向后平移，以使得平移后的编码表中的编码序列数字与编码字符一一对应，得到重新编排的编码表，作为所述目标编码表。
6.根据权利要求4所述的显示器的触控响应检测方法，其特征在于，所述基于所述字符串，对所述标准的编码表中的编码字符重新进行编排，得到对应的目标编码表的步骤，包括：
获取标准编码表；所述标准编码表中包括编码序列数字与编码字符的映射关系，所述编码字符为英文字符；
在标准编码表中，查找出与所述字符串相同的英文字符，将对应的英文字符标记为无效；
创建一个二叉搜索树；其中，二叉搜索树中每个节点都包含一个编码序列数字和一个编码字符的对应关系；无效的编码字符在二叉索树树中标记为无效；
使用反向遍历的方式来遍历二叉搜索树，在遍历过程中，首先为每个有效节点分配一个新的编码序列数字；其中，有效节点分配的编码序列数字按照顺序依次生成；
在所有的有效节点分配新的编码序列数字完成之后，再针对无效标记的编码字符，按照顺序赋予新的编码序列数字，并对其重新标记为有效；
获取二叉搜索树中所有标记为有效的编码字符与其对应的新的编码序列数字，组合得到重排后的编码表，作为所述目标编码表。
7.根据权利要求1所述的显示器的触控响应检测方法，其特征在于，所述基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测的步骤，包括：
基于触控频率或触控压力的变化周期预设值，确定对待测显示器进行触控检测时对应的基值周期；
获取待检测的显示器在第一个基值周期对应的触控信号数据，并将其划分为N个时长相同的子数据，基于训练好的触控特征提取模型分别提取所述子数据的特征，生成对应的N个子特征；其中，所述目标触控响应检测模型为触控特征提取模型以及分类模型的组合；触控特征提取模型是训练好的循环神经网络模型，分类模型是训练好的支持向量机模型，触控特征提取模型和分类模型基于迁移学习的方式得到；
按时间顺序对所述N个子特征进行排序，将每个子特征与其相邻右边的子特征进行相似度对比，获取N-1个子特征的相似度，并从中确定子特征相似度最小值；
将所述子特征相似度最小值对应的左侧子特征确定为突变点，以所述突变点为起点，以所述基值周期为划分阈值，将所述触控信号数据划分为M个数据段；
基于训练好的触控特征提取模型提取所述M个数据段对应的M个片段特征；
将所述M个片段特征输入至所述分类模型中进行异常分类处理，从所述M个数据段中筛选得到异常触控响应片段。
8.一种显示器的触控响应检测装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于采集待检测显示器上设置的条形状态码：
解析单元，用于解析待检测显示器的条形状态码，并根据解析后的结果在数据库中查询待检测显示器的触控响应检测流程；根据查询到的触控响应检测流程中记录的当前加工进度，确定当前需要进行的下一步检测流程，作为目标检测流程；
输入单元，用于将所述目标检测流程作为输入值输入至预设的脚本中，获取所述脚本的输出值；对所述输出值进行解析，得到所述目标检测流程所关联的触控响应检测模型；
匹配单元，用于获取待检测显示器的显示器参数，根据所述显示器参数，从数据库中匹配对应的模型参数集合；其中，数据库中存储有显示器参数与模型参数集合的映射关系，模型参数集合中存储的是最优模型参数；
调用单元，用于根据所述显示器参数，生成一个调用码；基于所述调用码从管理端中调用触控响应检测模型；其中，所述管理端基于所述调用码对所述触控响应检测模型进行加密处理；
检测单元，用于基于所述模型参数集合，对所述触控响应检测模型的模型参数进行更新，得到目标触控响应检测模型；基于目标触控响应检测模型对待检测的显示器进行触控响应检测，并将检测结果记录在数据库中。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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