(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 202211089271.X (22)申请日 2022.09.07 (71)申请人 苏州佳智彩光电科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市吴江区江陵街 道交通路1 188号 (72)发明人 吴红君　马煜华　 (74)专利代理 机构 苏州市中南伟业知识产权代 理事务所(普通 合伙) 32257 专利代理师 唐灵 (51)Int.Cl. G09G 3/00(2006.01) G06V 10/74(2022.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G01M 11/02(2006.01) (54)发明名称 一种LCD和OLED屏幕缺陷检测、 修复方法及 装置 (57)摘要 本发明公开了一种LCD和OLED屏幕缺陷检 测、 修复方法及装置。 本发明的方案采集RGB三个 颜色的Gray(32/64/128/192/224)需求采 集不同 对应的亮度数据， 并将获取的亮度数据与灰阶进 行拟合， 并将传统的指数型gamma响应模型转化 为线性模型， 即可通过不同像素点与中心像素点 的线性gamma响应模型的参数进行判异， 从而检 测出灰尘区域， 可降低拟合计算复杂度， 提高拟 合准确度。 再通过基于纹理合 成的算法模型对灰 尘区域进行修复， 无需大量的数据进行建模训 练。 权利要求书3页 说明书6页 附图3页 CN 115188304 A 2022.10.14 CN 115188304 A 1.一种LCD和OLED屏幕缺陷检测方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S01： 根据RGB三个颜色的Gray(32/ 64/128/19 2/224)需求采集 不同的对应亮度数据； S02： 联合灰阶与亮度数据采用最小二乘法进行gamma模型拟合， 获取屏幕每个像素点 对应的线性g amma函数及其拟合 参数； S03： 将获取的每个像素点对应的拟合参数与屏幕中心区域拟合参数进行拟合判异， 从 而检测获取 灰尘区域。 2.如权利 要求1所述的LCD和OLED屏幕缺 陷检测方法， 其特征在于： 步骤S02中所述线性 gamma函数由原指数g amma函数转 化而来， 转 化过程包括： S021： 所述原指数g amma函数为： ， 其中，lum表示模组显示亮度； lummax表示模组显示最大亮度， 即灰阶255对应的亮度； grayscreen表示模组显示灰阶； graymax表示模组显示最大灰阶， 取值为255； gamma表示模型参 数， 即屏幕响应特性 值， 取值为2.2±0.2；a表示模型参数； S022： 对所述指数g amma函数两侧取对数运 算： 整理后得： l og lum=gamma×log grayscreen‑gamma×log graymax+log a+log lummax； S023： 令A=gamma， B=log a‑gamma×log graymax+log lummax，Lum=log lum，Gray=log  grayscreen； 可得：Lum=A×Gray+B； 其中，Lum表示亮度， Gray表示灰度， A、B为拟合参数。 3.一种LCD和OLED屏幕缺陷检测装置， 其特征在于： 用于实现如权利要求1 ‑2任意一项 所述的LCD和OLED屏幕缺陷检测方法， 包括： 采集模块， 用于采集屏幕上 各个像素点的亮度数据； 拟合模块， 用于将采集的屏幕中心亮度数据与灰阶进行gamma拟合， 以得到线性gamma 图像， 获取屏幕每 个像素点对应的拟合 参数； 检测模块， 用于对获取的每个像素点对应的拟合参数与屏幕中心区域拟合参数进行拟 合判异， 从而检测获取 灰尘区域。 4.如权利要求3所述的LCD和OLED屏幕缺陷检测装置， 其特征在于： 还包括： 存储模块， 用于存储实现所述 LCD和OLED屏幕缺陷检测方法的计算机程序。 5.一种LCD和OLED屏幕缺陷修复方法， 其特征在于： 该方法基于纹理合成的算法模型， 包括： S11： 采用如权利要求1 ‑2任意一项所述的LCD和 OLED屏幕缺陷检测方法检测出的灰尘 区域； S12： 遍历灰尘区域的边 缘， 划分待修复块， 计算待修复块的填充优先级； S13： 在完好区域 查找和所述待修复块 最相似的像素块， 并用该像素块 替换待修复块；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115188304 A 2S14： 更新 替换后的待修复块的置信度； S15： 判断屏幕上所有灰尘是否全部修复， 若是， 则修复完成， 若否， 则重复步骤S11 ‑ S14。 6.如权利要求5所述的LCD和OLED屏幕缺陷修复方法， 其特 征在于： 步骤S12包括： 优先权计算公式为： P(p)=C(p)D(p)， 其中C(p)为置信度项， 表示所述待修复块 中包含的已知像素点的多少， C(p)越大， 说明 Ψp中包含的已知信息所占比例越大， 即置信度越大， 应优先修 复；D(p)为数据项， 用来表示 图像结构信息的复杂程度， D(p)越大， 说明表面线性结构越复杂， 应优先修复； C(p)和D(p) 定义如下： ， ， 其中|Ψp|表示所述待修复块的面积； α为标准化因子， q表示所述待修复块中位于待修 复区域的像素点， 初始时， C(p)的计算公式为： ， 经过上述优先权的计算， 可获得最大优先权值的待修复块Ψp。 7.如权利要求5所述的LCD和 OLED屏幕缺陷修复方法， 其特征在于： 步骤S13包括： 在完 好区域内搜素最相似匹配块Ψq， 待修复块Ψp与匹配块Ψq的匹配准则为： ， 其中，d（Ψp， Ψq） 为待修复块 Ψp与匹配块 Ψq之间的距 离， 是一种相似 性度量函数， 即与 待修复块Ψp距离最小的匹配块即为最相似匹配块， 找到最相似匹配块后， 将其对待修复块 Ψp进行更新。 8.如权利要求5所述的LCD和 OLED屏幕缺陷修复方法， 其特征在于： 步骤S14包括： 当最 高优先权的待修复块被修复填充完成后， 待修复块Ψp中的未知区域变为已知区域， 未知像 素变为已知像素， 因此这些像素点的置信度发生变化， 需要及时更新这些像素点的置信度， 因此这些像素点的置信度更新为： C(p)=C(q)， 其中，p∈Ψq∩Ω， 置信度值更新后， 一次修 复完成。 9.如权利 要求5所述的LCD和OLED屏幕缺 陷修复方法， 其特征在于： 步骤S15中屏幕上所 有灰尘是否全部修复的判断由 ∂Ω是否等于Φ决定， 若是， 则修复完成， 若否， 则重复步骤 S11‑S14。 10.一种LCD和OLED屏幕缺陷修复装置， 其特征在于： 用于实现如权利要求5 ‑9任意一项 所述的LCD和OLED屏幕缺陷修复方法， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115188304 A 3