技术摘要：
本发明公开了一种缺陷检测方法、装置及存储介质。缺陷检测方法用于显示器件。缺陷检测方法包括：获取显示器件处于显示状态的图像；基于经验模态分解算法去除图像的噪声信号并提取特征信号；基于支持向量机对特征信号进行处理以检测图像的亮度缺陷。本发明实施方式的缺  全部
背景技术：
TFT-LCD液晶显示器具有低功耗、轻薄易用、高亮度及对比度、高响应速度等众多 优点，被广泛应用于智能手机、平板电脑、笔记本电脑、电视机等显示设备。在显示器生产过 程中由于生产工艺等原因经常会产生白点Mura缺陷，Mura缺陷是指显示器亮度不均匀，造 成各种痕迹的现象。显示器产生Mura缺陷时，需要对显示器进行亮度补偿，以使显示器亮度 均匀。如何对Mura缺陷进行检测是一个难题。 在相关技术中，采用传统的人工视觉检测方法来检测显示器的Mura缺陷。然而，该 方法易受人的主观因素以及外界环境干扰，且对Mura缺陷量化缺乏统一的判断标准，很难 实现Mura缺陷的可靠检测。
技术实现要素：
本发明的实施方式提供了一种缺陷检测方法、装置及存储介质。 本发明实施方式的缺陷检测方法，用于显示器件，所述缺陷检测方法包括： 获取所述显示器件处于显示状态的图像； 基于经验模态分解算法去除所述图像的噪声信号并提取特征信号； 基于支持向量机对所述特征信号进行处理以检测所述图像的亮度缺陷。 本发明实施方式的缺陷检测方法，通过经验模态分解算法提取图像的特征信号及 支持向量机对特征信号的处理，可自动检测显示器件处于显示状态的图像的亮度缺陷，检 测标准统一客观，能够实现亮度缺陷的可靠检测，且检测速度较快。 在某些实施方式中，基于经验模态分解算法去除所述图像的噪声信号并提取特征 信号，包括： 基于所述经验模态分解算法对所述图像的图像信号进行逐步分解得到多个本征 模分量及余项分量； 获取所述多个本征模分量为所述特征信号，其中，所述余项分量为所述噪声信号。 在某些实施方式中，基于支持向量机对所述特征信号进行处理以检测所述图像的 亮度缺陷，包括： 基于所述支持向量机对所述多个本征模分量进行特征提取及特征融合以生成特 征向量； 根据所述特征向量确定多个融合特征值； 对比所述多个融合特征值和多个预设特征值以检测所述亮度缺陷。 在某些实施方式中，所述亮度缺陷包括多个缺陷类型，每个所述缺陷类型对应不 同的所述多个预设特征值，对比所述多个融合特征值和多个预设特征值以检测所述亮度缺 陷，包括： 3 CN 111583225 A 说　明　书 2/8 页 对比所述多个融合特征值和每个所述缺陷类型对应的所述多个预设特征值以确 定所述亮度缺陷的类型。 在某些实施方式中，所述多个预设特征值通过使用包含所述亮度缺陷的图像对所 述支持向量机进行训练获得。 在某些实施方式中，所述支持向量机包括核函数参数和惩罚参数，所述核函数参 数和所述惩罚参数在所述支持向量机的训练过程优化。 在某些实施方式中，所述缺陷检测方法包括： 对所述亮度缺陷进行标记。 本发明实施方式的缺陷检测装置，用于显示器件，所述缺陷检测装置包括： 获取模块，所述获取模块用于获取所述显示器件处于显示状态的图像； 提取模块，所述提取模块用于基于经验模态分解算法去除所述图像的噪声信号并 提取特征信号； 检测模块，所述检测模块用于基于支持向量机对所述特征信号进行处理以检测所 述图像的亮度缺陷。 本发明实施方式的缺陷检测装置，通过经验模态分解算法提取图像的特征信号及 支持向量机对特征信号的处理，可自动检测显示器件处于显示状态的图像的亮度缺陷，检 测标准统一客观，能够实现亮度缺陷的可靠检测，且检测速度较快。 本发明实施方式的缺陷检测装置，用于显示器件，所述缺陷检测装置包括存储器 和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现上述任一实施 方式所述的缺陷检测方法。 本发明实施方式的缺陷检测装置，通过经验模态分解算法提取图像的特征信号及 支持向量机对特征信号的处理，可自动检测显示器件处于显示状态的图像的亮度缺陷，检 测标准统一客观，能够实现亮度缺陷的可靠检测，且检测速度较快。 本发明实施方式的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处 理器执行时，实现上述任一实施方式所述的缺陷检测方法。 本发明实施方式的计算机可读存储介质，通过经验模态分解算法提取图像的特征 信号及支持向量机对特征信号的处理，可自动检测显示器件处于显示状态的图像的亮度缺 陷，检测标准统一客观，能够实现亮度缺陷的可靠检测，且检测速度较快。 本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。 附图说明 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变 得明显和容易理解，其中： 图1是本发明实施方式的缺陷检测方法的流程示意图； 图2是本发明实施方式的缺陷检测装置的模块示意图； 图3是本发明实施方式的缺陷检测方法的另一流程示意图； 图4是本发明实施方式的缺陷检测方法的又一流程示意图； 图5是本发明实施方式的点Mura示意图； 4 CN 111583225 A 说　明　书 3/8 页 图6是本发明实施方式的线Mura示意图； 图7是本发明实施方式的面Mura示意图； 图8是本发明实施方式的核函数参数和惩罚参数优化结果示意图； 图9是本发明实施方式的缺陷检测装置的另一模块示意图。