[发明专利]面板质量检测方法、系统、终端设备及计算机可读介质在审
| 申请号： | 201910843194.4 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110751170A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 陈春煦;张胜森;郑增强 | 申请（专利权）人： | 武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 42224 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 赵伟 |
| 地址： | 430205 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面板质量检测方法、系统、终端设备及计算机可读介质，该方法包括：根据面板图像属于不同质量等级的概率值计算得到面板图像的预测等级值，并根据预测等级值以及面板图像的真实标签值生成第一损失函数；将概率值与正态分布曲线进行拟合，得到预测等级概率分布；根据预测等级概率分布以及真实标签值对应的真实概率分布得到第二损失函数；将第一、第二损失函数加权得到深度学习模型的最终损失函数，基于最终损失函数对深度学习模型进行训练；利用训练好的深度学习模型对待测的面板图像进行检测；本发明通过对预测等级概率的分布进行学习，在深度学习层面利用不同等级之间的相关性，提高了深度学习模型质量等级预测值的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 损失函数 面板图像 预测 学习 概率分布 真实标签 概率 计算机可读介质 正态分布曲线 准确度 等级预测 真实概率 质量检测 终端设备 拟合 加权 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于分布学习的面板质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据深度学习模型预测的面板图像属于不同质量等级的概率值计算得到所述面板图像的预测等级值；并根据所述预测等级值以及面板图像的真实标签值生成第一损失函数；/n将面板图像属于不同质量等级的概率值与正态分布曲线进行拟合，得到预测等级概率分布；根据所述预测等级概率分布以及真实标签值对应的真实概率分布得到第二损失函数；/n将所述第一损失函数和第二损失函数加权得到深度学习模型的最终损失函数，基于所述最终损失函数对深度学习模型进行训练；/n利用训练好的深度学习模型对待测的面板图像进行检测，得到待测面板图像的质量等级。/n
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