(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210678742.4 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 福州大学 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大 学城乌龙江北 大道2号福州大 学 (72)发明人 叶芸　刘兰　郭太良　秦新智　 郑雅倩　 (74)专利代理 机构 福州元创专利商标代理有限 公司 35100 专利代理师 张灯灿　蔡学俊 (51)Int.Cl. G06V 10/75(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/24(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/25(2022.01) (54)发明名称 基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷 定位方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于模板匹配的NLED/ QLED/OLED像素缺陷定位方法及系统， 该方法包 括： 获取原始图像和目标图像并进行预处理； 根 据目标图像制作初始模板图； 将初始模板图进行 不同尺度的变换， 获取多个尺度层的模板图像； 将模板图像与预处理后的原始图像在多个尺度 层上对每个像素采用匹配算法进行相似度的遍 历匹配； 根据每个像素点对应的特征向量的数 量， 确定对应的匹配分值； 设定每个位置匹配分 数的阈值范围， 处于阈值范围之内则匹配成功， 超出则匹配不成功； 将识别出的超 出阈值所对应 的像素点作为识别结果并显示在原始图像上， 识 别出原始图像中缺陷的数量和位置， 实现对像素 缺陷的定位。 该方法及系统有利于提高打印像素 缺陷定位的精度和效率， 适用范围广。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 114926671 A 2022.08.19 CN 114926671 A 1.一种基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷定位方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： 步骤S1： 获取原 始图像和目标图像并进行 预处理； 步骤S2： 根据目标图像制作相对应的初始模板图； 步骤S3： 将初始模板图进行不同尺度的变换， 获取多个尺度层的模板图像； 步骤S4： 将所获取的模板图像与预处理后的原始图像在多个尺度层上对每个像素采用 匹配算法进行相似度的遍历匹配； 步骤S5： 根据每个像素点对应的特征向量的数量， 确定对应的匹配分值， 分值越大， 说 明匹配程度越准确； 步骤S6： 设定每个位置匹配分数的阈值范围， 处于阈值范围之内则匹配成功， 超出阈值 范围则匹配不成功； 步骤S7： 将识别出的超出阈值所对应的像素点作为识别结果并显示在原始图像上， 识 别出原始图像中缺陷的数量和具体位置， 从而实现对像素缺陷进行定位。 2.根据权利要求1所述的基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷定位方法， 其特征 在于， 所述步骤S1中， 获取原始 图像和目标图像， 并对所述原始 图像和目标图像进行预处 理， 所述原始图像包含有缺陷像素图像和无缺陷像素图像， 所述 目标图像为无缺陷像素图 像； 所述预处理包括对图像进行灰度直方图变换， 以提高图像的对比度， 增强细节； 所述预 处理还包括采用增强算法对图像的分辨率、 大小、 角度以及由于环境造成的背景差异过大 因素进行处 理。 3.根据权利要求1所述的基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷定位方法， 其特征 在于， 所述步骤S2中， 通过多张目标图像制作相对应的初始模板图， 根据目标图像制作初始 模板图的具体方法为： 首先将目标图像经过旋转、 角度周期修正， 变换为周长宽为300 ×100 的正向尺寸； 再估计目标图像周期的上下限， 确定模板单个像素的周期； 然后， 确定目标图 像与模板图的角度关系， 方向须与模板图一致； 最后， 在目标图像上标注出二值图， 根据图 像像素周期、 对称、 翻转、 平移性质矫正标注位置， 使用另外一张无缺陷目标图像与二值图 匹配， 叠加得 出单个像素的算 术平均值， 通过横向及纵向复制扩展得到初始模板图。 4.根据权利要求1所述的基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷定位方法， 其特征 在于， 所述步骤S3中， 将所述初始模板图按照不同比例进行尺度变换并按照不同角度进行 旋转， 获取多个尺度层的模板图像， 创建由不同尺度层模板图像组成的模板集。 5.根据权利要求1所述的基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷定位方法， 其特征 在于， 所述步骤S4中， 采用SURF匹配算法对原始图像与模板图像进行相似度的遍历匹配， 包 括以下步骤： S41： 构建Hessian矩阵， 生成所有的兴趣点， 用于特征提取； Hessian矩阵是一个多元函 数的二阶偏导数构成的方阵， 描述了函数的局部概 率， 对一个图像f(x,y)， 其 Hessian矩阵为： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114926671 A 2S42： 构建尺度空间； 使用相同尺寸的滤波器对尺度空间进行构造； S43： 特征点定位； 将经过Hessian矩阵处理的每个像素点与二维图像空间和尺度空间 邻域内的26个点进行比较， 初步定位出关键点， 再经过滤除能量比较弱的关键点以及错误 定位的关键点， 筛 选出最终稳定的特 征点； S44： 特征点主方向分配； 在特征点的圆形邻域 内， 统计60度扇形内所有点的水平、 垂直 haar小波特征总和， 然后以0.2 弧度大小的间隔进行旋转并再次统计该区域内haar小波特 征值之后， 最后将最大的那个扇形的方向作为该 特征值的主方向； S45： 生成特征点描述子； 在特征点周围取4 ×4的矩形区域块， 所取得的矩形区域方向 是沿着特征点的主方向， 每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的haar小波特 征， 所述水平方向和垂直方向都是相对于主方向而言的； 所述haar小波特征方向为水平方 向值之和、 垂直方向值之和、 水平方向绝对值之和以及垂直方向绝对值之和4个方向； S46： 特征点匹配； 通过计算两个特征点之间的欧氏距离来确定匹配度， 欧氏距离越短， 表示两个特征点的匹配度越好， 如果两个特征点的矩阵迹正负号相同， 表示这两个特征具 有相同方向上的对比度变化， 如果不同， 说明这两个特征点的对比度方向是相反的， 即使欧 氏距离为0， 也 直接排除。 6.根据权利要求1所述的基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷定位方法， 其特征 在于， 所述步骤S 5具体为： 根据每个像素点对应的特征向量的数量， 以及特征点之 间的匹配 分数， 叠加所有像素点的匹配分值， 分值越大， 则匹配程度越准确。 7.根据权利要求1所述的基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷定位方法， 其特征 在于， 所述步骤S6中， 根据每个位置的不同特征与需求， 设定每个位置匹配分数的阈值范 围， 如果处于所述阈值范围之内， 则匹配成功， 如果不在所述阈值范围之内， 则匹配不 成功， 说明原始图像与模板图像之间存在异常。 8.根据权利要求1所述的基于模板匹配的NLED/QLED/OLED像素缺陷定位方法， 其特征 在于， 所述步骤S7具体为： 将所述步骤S6中匹配不成功对应的像素点作为识别 结果并显示 在原始图像上， 识别出原 始图像中缺陷的数量和具体位置， 从而对像素缺陷进行定位。 9.一种基于模板 匹配的NLED/QLED/OLED像素缺 陷定位系统， 其特征在于， 包括存储器、 处理器以及 存储于存储器上并能够被处理器运行的计算机程序指 令， 当处理器运行该计算 机程序指令时， 能够实现如权利要求1 ‑8任一项所述的方法步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114926671 A 3