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申请/专利权人：深圳市明昌光电科技有限公司

摘要：本发明属于显示屏缺陷判断方法领域，具体为显示屏点缺陷、线缺陷和Mura缺陷判断方法、系统及装置。方法：通过拍摄或扫描获取显示屏的图像数据，并进行预处理。利用Harris角点检测和Canny边缘检测等算法，分别检测点缺陷和线缺陷。通过计算图像块的特征值和差异值，判断是否存在Mura缺陷。利用轮廓提取确定缺陷在显示屏上的位置坐标。采用AES加密算法对缺陷信息进行加密。该方法综合了多种缺陷检测技术，能够全面地判断显示屏的点缺陷、线缺陷和Mura缺陷。同时，通过加密缺陷信息，保护了缺陷信息的安全性。该方法具有高效性和准确性，可应用于显示屏质量控制和缺陷检测领域。

主权项：1.一种显示屏点缺陷、线缺陷和Mura缺陷判断方法，其特征在于，包括：步骤一：使用高分辨率的相机或传感器对显示屏进行拍摄或扫描，获取显示屏的图像数据，并进行图像预处理，形成彩色图像集；步骤二：将彩色图像集转换为灰度图像集，对灰度图像集中的每个图像应用高斯滤波，保留图像中的亮度信息；步骤三：选择灰度图像集的单个图像，使用Harris角点检测提取图像中的特征点；根据提取的特征点，按照特征点的密度不连续性来判断是否存在潜在点缺陷；对灰度图像集每一个图像重复上述操作，确定点缺陷；其中，所述特征点的密度不连续性来判断是否存在点缺陷的方式为：对于每个特征点，按照下式计算特征点之间的欧氏距离： 其中，特征点A的坐标为x1,y1，特征点B的坐标为x2,y2；设置范围阈值d标，获取d＜d标范围内的特征点密度，并计算所有特征点密度的平均值；将小于平均值的12特征点密度作为潜在点缺陷；对灰度图像集重复上述操作，确定点缺陷位置；步骤四：选择灰度图像集的某单个图像，利用Canny边缘检测算法，检测图像中的边缘，获取边缘检测结果；对边缘检测结果应用骨架提取算法细化处理，得到线条骨架；线条骨架按照线条的长度、宽度、直线度、曲率属性进行判断是否存在潜在线缺陷；并对灰度图像集每一个图像重复上述操作，确定线缺陷；其中，所述线条骨架判断线缺陷的方式为：通过计算线条骨架上的像素数量来获得线条骨架长度，并计算长度平均值；通过计算线条骨架上的像素距离来获得线条骨架宽度，并计算宽度平均值；通过计算线条骨架上的像素点与拟合直线之间的距离评估线条骨架直线度，并计算直线度平均值；通过计算线条骨架上的像素点与拟合曲线之间的距离评估线条骨架曲率，并计算曲率平均值；将小于12长度平均值、12宽度平均值、12直线度平均值或12曲率平均值的线条骨架作为潜在线缺陷；对灰度图像集重复上述操作，确定线缺陷位置；步骤五：将灰度图像集每个图像分成多个块，对于每个图像块，计算图像块的特征值；对于每个图像块的特征值，计算块与周围块之间的差异值；依据差异值大小，判断是否存在潜在Mura缺陷；并对灰度图像集每一个图像重复上述操作，确定Mura缺陷；其中，所述图像块的特征值为统计特征值、频域特征值、纹理特征值、颜色特征值；其中，统计特征值、频域特征值、纹理特征值、颜色特征值均为向量特征；相邻图像块之间特征值的差异值计算方式为 其中，a、b分别表示向量特征；所述依据差异值大小，判断是否存在Mura缺陷的方式为：计算平均差异值；以及将大于2倍平均差异值的两组图像块作为潜在Mura缺陷；对灰度图像集重复上述操作，确定Mura缺陷缺陷位置；步骤六：对检测到的点缺陷、线缺陷和Mura缺陷采用轮廓提取，确定缺陷在显示屏上位置坐标；步骤七：将缺陷的位置坐标采用AES，生成加密密钥，使用加密密钥对缺陷信息进行加密。

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