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申请/专利权人：深圳市爱富佳科技有限公司

摘要：本申请涉及一种基于AI的液晶屏故障检测方法、装置、设备及介质，应用于液晶屏故障检测技术领域，其方法包括：获取检测数据以及第一图像数据，所述检测数据包括但不限于电流、电压、温度以及湿度，所述第一图像数据为液晶屏的图像数据；基于所述检测数据、所述第一图像数据以及故障检测模型确定故障情况，所述故障情况包括故障类型以及故障等级；基于所述故障情况生成预警信息；基于所述预警信息对用户进行提醒。本申请具有提高故障检测的效率以及准确性的效果。

主权项：1.一种基于AI的液晶屏故障检测方法，其特征在于，包括：获取检测数据以及第一图像数据，所述检测数据包括电流、电压、温度以及湿度，所述第一图像数据为液晶屏的图像数据；基于所述检测数据、所述第一图像数据以及故障检测模型确定故障情况，所述故障情况包括故障类型以及故障等级；基于所述故障情况生成预警信息；基于所述预警信息对用户进行提醒；在所述基于所述检测数据、所述第一图像数据以及故障检测模型确定故障情况之前，所述方法还包括：获取历史故障数据，所述历史故障数据包括设备型号以及故障类型；基于所述设备型号将所述历史故障数据进行划分，得到多个历史数据集合，每个所述历史数据集合中的所述历史故障数据具有相同的所述设备型号；基于所述故障类型对所述历史数据集合进行分组，得到多个历史数据组合，每个所述历史数据组合中的所述历史故障数据具有相同的故障类型；按照所述故障类型对所述历史数据组合进行标注；基于标注后的所述历史数据组合对所述故障检测模型进行训练；所述基于所述故障情况生成预警信息，包括：对所述历史故障数据进行分析，得到历史故障特征，所述历史故障特征包括故障高发时间；统计每个所述历史数据组合中所述历史故障数据的数量；基于所述故障类型、所述数量确定每个所述故障类型的故障等级；基于所述历史故障特征、所述故障等级以及所述故障情况生成预警信息；所述基于所述故障类型、所述数量确定每个所述故障类型的故障等级，包括：基于所述故障类型获取故障严重程度，所述故障严重程度包括轻微故障、中度故障以及严重故障；若所述数量大于第一预设数量和或所述故障严重程度为严重故障，则所述故障等级为第一故障等级；若所述数量小于或等于所述第一预设数量且大于第二预设数量，且所述故障严重程度为轻微故障或中度故障，则所述故障等级为第二故障等级，所述第一预设数量大于所述第二预设数量；若所述数量小于或等于所述第二预设数量，且所述故障严重程度为轻微故障或中度故障，则故障等级为第三故障等级；所述基于所述历史故障特征、所述故障等级以及所述故障情况生成预警信息，包括：在所述故障高发时间生成预警信息，所述预警信息包括在所述故障高发时间发生次数最多的所述故障类型以及所述故障类型对应的故障等级。

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