[发明专利]液晶面板缺陷检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种液晶面板缺陷检测方法和装置，该方法通过建立训练数据集、采用多尺度聚焦框进行分块以得到不同大小的聚焦框图、搭建深度检测网络并进行残缺位置的预测，以及在迭代若干次后计算准确率并选取一个测试数据中较高准确率的网络，将其作为预训练网络，减小学习率进行再次训练微调网络，选取一个最高准确率的网络作为最后的网络模型以用于实际检测。本发明的检测方法和装置通过采用多尺度聚焦框随机分块来训练深度学习网络，在提高小目标检测准确率的同时不会降低大目标的检测准确率；并且在训练阶段采用随机分块，同时增加训练集的数据量等方式，提高了缺陷检测方法的准确率，实现了对于液晶面板复杂且不规则缺陷的识别和定位。

主权项

1.一种液晶面板缺陷检测方法，包括：将已打标签标记出缺陷位置和缺陷种类的液晶面板图像归入数据集中，从而建立用于训练的液晶面板图像数据集；选取不同尺度的聚焦框在液晶面板图像原图上进行打框以得到不同大小的聚焦框图，并按框内缺陷物体的面积占聚焦框面积的百分比将各聚焦框图分别作为正样本、负样本或背景，从而通过采用多尺度聚焦框对液晶面板图像原图按随机分块的思想进行训练，以增加训练数据，使得优化后的检测方法对于大缺陷和小缺陷都能很好地检测；搭建用于检测多尺度缺陷的深度检测网络，采用多层的CNN残差网络对图像进行特征提取，并对缺陷进行识别、分类和定位；对网络训练参数进行微调，迭代若干次后对测试数据进行测试以计算准确率选取一个测试数据中较高准确率的网络，将这个网络作为预训练网络；然后减小学习率进行再次训练微调网络，最后选取一个最高准确率的网络作为最后的网络模型以用于实际检测。