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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种偏振多光谱融合的OLED屏幕缺陷检测方法，引入偏振和多光谱等多位信息与强度信息，以最大程度上凸显细微缺陷的特征，使用基于多尺度分解的方法将强度图像，偏振图像和多光谱图像融合生成一张多光谱偏振图像，并使用YoloV8检测模型对生成的图像进行多分类训练和检测。针对OLED缺陷数据集缺失，模型难以训练的问题，通过引入多种数据增强和迁移学习的迁移学习的训练策略，并在YoloV8模型中引入注意力机制进行改进增强，本发明提升模型在小样本场景下的检测能力。本发明提升对屏体表面细微缺陷的检测能力，提升屏体表面多类缺陷的检出率，提升OLED屏体检测模型在小样本下的检测能力。

主权项：1.一种偏振多光谱融合的OLED缺陷检测方法，其特征在于，所述的方法通过以下装置实现：偏振相机：用于采集OLED屏幕在四个不同偏振方向的图像；多光谱相机：用于采集多个谱段下的光谱图像；照明装置：包括能发出均匀的线偏振光的偏振光源，以及能发出多谱段光的多光谱光源；所述的偏振光源为在同轴光源发光面上贴附有偏振膜构成；样品传输装置：包括用于自动上料和传输OLED样品的传送带；工控机：用于同步控制图像采集装置的采集速度，并执行图像预处理、图像融合和缺陷检测算法；光源控制器：用于控制偏振光源和多光谱光源的开关和亮度，以及控制多光谱光源发射的多光谱环形光发射频率与多光谱相机采集频率一致；所述的光源控制器、传送带、偏振相机和多光谱相机均与工控机相连，所述的偏振光源和多光谱光源均与光源控制器相连，所述的偏振相机、偏振光源构成OLED样品经过的检测第一点位，所述的多光谱光源、多光谱相机构成OLED样品经过的检测第二点位；所述的检测方法包括如下步骤：1在检测第一点位，通过偏振相机采集OLED屏幕在四个不同偏振方向0°，45°，90°，135°的偏振图像，分别记为I0，I45，I90，I135；2基于采集到的四个方向的偏振图像，计算Stokes参量S，并根据Stokes参量求解出线偏振度DoLP和偏振角AoP，进而将Stokes参量、DoLP和AoP映射到HSV颜色空间，生成偏振融合图像；3在检测第二点位，通过多光谱相机采集OLED屏幕在多个谱段下的图像，通过加权平均法生成多光谱融合图像；4基于SIFT算法对偏振融合图像和多光谱融合图像进行配准，确保两幅图像在空间位置和分辨率上的一致性；5使用小波变换对配准后的偏振融合图像和多光谱融合图像进行多尺度分解，得到不同尺度的子图像，并分别进行融合处理，最后通过逆变换生成偏振多光谱融合图像；6基于偏振多光谱融合图像，使用改进的YoloV8算法进行缺陷检测，并根据检测结果判断OLED屏幕是否合格，输出相应的判定结果。

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百度查询： 浙江大学 一种偏振多光谱融合的OLED缺陷检测方法