专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]显示屏边缘缺陷检测方法和装置-CN202011367622.X有效
  • 张驰;阮治未;姜涌;杜亚玲;吴垠 - 惠州高视科技有限公司
  • 2020-11-29 - 2021-03-30 - G06T7/13
  • 本发明公开了一种显示屏边缘缺陷检测算法和装置,涉及图像检测技术,本方法通过错位相减得到的第一图像和第二图像来确定边缘图像,可以快速地提取图中的边缘缺陷,在通过矩形滤波核进行多方向的滤波,再根据多个滤波结果对像素点进行分类标记,再基于分类标记对像素点对边缘图像进行膨胀处理,然后和原图对比,利用膨胀处理时只有最大值点会与原图相同的特点,提取出最大值的单边缘像素缺陷图,对单边缘像素缺陷图进行膨胀和腐蚀处理后与边缘图像相减,即可获得缺陷的响应,即第三图像,通过对第三图像分析,可以获得缺陷的位置,本方案可以准确地提取显示屏边缘的微小缺陷。
  • 显示屏边缘缺陷检测方法装置
  • [发明专利]液晶面板的mura缺陷检测方法、装置、存储介质及终端-CN202010986997.8在审
  • 胡辉;阮治未;李剑波 - 惠州高视科技有限公司
  • 2020-09-18 - 2020-12-11 - G06T7/00
  • 本发明涉及液晶面板检测领域,具体涉及一种液晶面板的mura缺陷检测方法、装置、存储介质及终端,所述方法包括:采集液晶面板的良品图像数据,对所述良品图像数据加入若干种不同缺陷类型的干扰数据,生成缺陷图像数据;将所述缺陷图像数据、良品图像数据及干扰数据作为训练样本及验证样本;搭建卷积神经网络U‑Net分割模型,利用所述训练样本及验证样本训练所述卷积神经网络U‑Net分割模型,得到mura检测模型;根据所述mura检测模型对液晶面板进行检测,确定所述液晶面板的mura缺陷类型。本发明能够快速地收集训练样本,提高模型的抗干扰能力以及快速准确地检测液晶面板的mura缺陷类型。
  • 液晶面板mura缺陷检测方法装置存储介质终端

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