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龙图腾网获悉贵州理工学院;深圳市创义信光电科技有限公司申请的专利基于深度学习的Miniled显示屏坏点检测定位方法装置及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121565070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511775358.6，技术领域涉及：G09G3/00；该发明授权基于深度学习的Miniled显示屏坏点检测定位方法装置及系统是由王坚;陈燕华;陈朝城;蔡小恩;杨观水;袁平设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的Miniled显示屏坏点检测定位方法装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的Miniled显示屏坏点检测定位方法、装置装置及系统，通过向Miniled显示屏的像素阵列逐行施加预设驱动信号序列，获取每个像素在不同驱动阶段的亮度反馈数据，得到亮度响应序列，将亮度响应序列按照像素阵列的物理排布结构进行空间重组处理，生成亮度响应矩阵，对亮度响应矩阵进行局部区域特征差异分析，识别亮度响应异常区域，生成候选坏点位置集合，调用预训练的坏点识别网络对候选坏点位置集合进行特征学习处理，输出每个候选坏点位置对应的坏点概率，基于此对候选坏点位置集合进行筛选，剔除坏点概率低于预设条件的候选位置，生成坏点定位结果集合。本发明可有效提升Miniled显示屏坏点检测定位的准确性和可靠性。

本发明授权基于深度学习的Miniled显示屏坏点检测定位方法装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的Miniled显示屏坏点检测定位方法，其特征在于，所述方法包括： 向Miniled显示屏的像素阵列逐行施加预设驱动信号序列，获取每个像素在不同驱动阶段的亮度反馈数据，得到包含像素位置信息和对应亮度反馈数据的亮度响应序列； 将所述亮度响应序列按照像素阵列的物理排布结构进行空间重组处理，生成亮度响应矩阵，所述亮度响应矩阵的行维度和列维度分别对应显示屏的横向像素索引和纵向像素索引； 对所述亮度响应矩阵进行局部区域特征差异分析，识别其中满足预设异常条件的亮度响应异常区域，生成候选坏点位置集合，所述候选坏点位置集合包含多个具有异常亮度响应特征的像素坐标； 调用预训练的坏点识别网络对所述候选坏点位置集合进行特征学习处理，输出每个候选坏点位置对应的坏点概率，所述坏点概率用于表示该候选坏点位置为真实坏点的概率； 根据所述坏点概率对所述候选坏点位置集合进行筛选，剔除坏点概率低于预设条件的候选位置，生成包含真实坏点坐标的坏点定位结果集合。

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