(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211161745.7 (22)申请日 2022.09.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115239732 A (43)申请公布日 2022.10.25 (73)专利权人 成都数之联科技股份有限公司 地址 610000 四川省成 都市武侯区锦绣 街8 号2层270号 (72)发明人 不公告发明人 　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 孙朝锐 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 7/11(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) 审查员 甘宇 (54)发明名称 点灯机显示不均判断方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种点灯机显示不均判断方 法、 装置、 设备及存储介质， 对待检测点灯机图片 进行预处理后再进行CMY颜色空间转换， 对转换 后图像进行量化， 获取不同位置的颜色数据值， 根据该值进行特征提取， 利用训练好的SVM模型 对提取到的图像特征进行判定， 得到点灯机图片 是否存在缺陷的判定结果。 CMY图像分别表示青、 品红和黄， 能很好地与点灯机图片缺陷中的发 青、 发黄进行匹配， 因此CMY图像能很好地显示出 点灯机的显示不均的缺陷； 同时， SV M具备小样本 检测下效率高、 准确性好的特点； 进一步的， 将图 片中不同颜色的特性结合SVM进行判定， 能够规 避以往人眼判定点灯机显示不均的主观性问题， 提升判断准确性。 权利要求书2页 说明书9页 附图5页 CN 115239732 B 2022.12.09 CN 115239732 B 1.一种点灯机 显示不均判断方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取待检测的点灯机图片； 对所述待检测的点灯机图片进行 预处理， 获得待测图像； 对所述待测图像进行C MY转换， 获得C MY图像； 根据所述CMY图像中不同位置的C值、 M值以及Y值， 对所述CMY图像进行特征提取， 获得 图像特征； 所述根据所述CMY图像中不同位置的C值、 M值以及Y值， 对所述CMY图像进行特征 提取， 获得图像特 征的步骤， 包括： 将所述CMY图像平均划分n个区域， 获得划分后图像； 其中， n 为正整数； 根据所述划分后图像， 获得每 个区域的所述C值、 M值以及Y值； 根据所述C值、 M值以及Y值， 获得最大差异块； 根据所述最大差异块的C值、 M值以及Y值， 获得所述图像特征； 所述图像特征的表达式 为： Diffmax=max （Cmax ‑Cmin， Mmax‑Mmin， Ymax‑Ymin） feature=[Cmi n， Mmin， Ymin， Cmax， Mmax， Ymax， Dif fmax]T 其中， Diffmax为最大差异值， Cmax为C值的最大值， Cmin为C值的最小值， Mmax为M值的 最大值， Mmin为M值的最小值， Ymax为Y值的最大值， Ymin为Y值的最小值， feature为图像特 征， T为矩阵的转置； 将所述图像特 征输入预训练的SVM模型， 获得缺陷判定结果。 2.如权利要求1所述的点灯机显示不均判断方法， 其特征在于， 所述对所述待检测的点 灯机图片进行 预处理， 获得待测图像的步骤， 包括： 对所述待检测的点灯机图片进行去噪处 理， 获得所述待测图像。 3.如权利要求1所述的点灯机显示不均判断方法， 其特征在于， 所述根据所述CMY图像 中不同位置的C值、 M值以及Y值， 对所述CMY图像进行特征提取， 获得图像特征的步骤之前， 还包括： 对所述待测图像进行 灰度处理， 获得灰度图像； 对所述灰度图像进行二 值化处理， 获得掩膜图像； 所述根据所述划分后图像， 获得每 个区域的C值、 M值以及Y值的步骤， 包括： 根据所述划分后图像和所述掩膜图像， 获得每 个所述区域的C值、 M值以及Y值。 4.如权利要求1所述的点灯机显示不均判断方法， 其特征在于， 所述将所述图像特征输 入预训练的SVM模型， 获得缺陷判定结果的步骤之前， 还 包括： 获取带标签的训练集； 其中， 所述训练集中包括显示不均的正样本 图像和无缺陷的负 样本图像； 利用所述带 标签的训练集， 对SVM分类 器进行训练， 获得 所述SVM模型。 5.如权利要求4所述的点灯机显示不均判断方法， 其特征在于， 所述训练集还包括测试 集； 所述利用所述带 标签的训练集， 对SVM分类 器进行训练， 获得 所述SVM模型的步骤， 包括： 利用所述测试集和所述带 标签的训练集， 对SVM分类 器进行训练， 获得 所述SVM模型。 6.如权利要求1所述的点灯机显示不均判断方法， 其特征在于， 所述将所述图像特征输 入预训练的SVM模型， 获得缺陷判定结果的步骤， 包括： 将所述图像特 征输入所述SVM模型， 获得输出 结果；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239732 B 2若输出结果为1， 则所述 缺陷判定结果 为显示不均； 若输出结果为0， 则所述 缺陷判定结果 为无缺陷。 7.如权利要求1所述的点灯机显示不均判断方法， 其特征在于， 所述将所述图像特征输 入预训练的SVM模型， 获得缺陷判定结果的步骤之后， 还 包括： 根据所述 缺陷判定结果， 处 理所述待检测的点灯机图片所属的点灯机产品。 8.一种点灯机 显示不均判断装置， 其特 征在于， 包括： 点灯机图片获取模块， 用于获取待检测的点灯机图片； 预处理模块， 用于对所述待检测的点灯机图片进行 预处理， 获得待测图像； CMY转换模块， 用于对所述待测图像进行C MY转换， 获得C MY图像； 特征提取模块， 用于根据所述CMY图像中不同位置的C值、 M值以及Y值， 对所述CMY图像 进行特征提取， 获得图像特征； 所述根据所述CMY图像中不同位置的C值、 M值以及Y值， 对所 述CMY图像进行 特征提取， 获得图像特 征的步骤， 包括： 将所述CMY图像平均划分n个区域， 获得划分后图像； 其中， n 为正整数； 根据所述划分后图像， 获得每 个区域的所述C值、 M值以及Y值； 根据所述C值、 M值以及Y值， 获得最大差异块； 根据所述最大差异块的C值、 M值以及Y值， 获得所述图像特征； 所述图像特征的表达式 为： Diffmax=max （Cmax ‑Cmin， Mmax‑Mmin， Ymax‑Ymin） feature=[Cmi n， Mmin， Ymin， Cmax， Mmax， Ymax， Dif fmax]T 其中， Diffmax为最大差异值， Cmax为C值的最大值， Cmin为C值的最小值， Mmax为M值的 最大值， Mmin为M值的最小值， Ymax为Y值的最大值， Ymin为Y值的最小值， feature为图像特 征， T为矩阵的转置； 缺陷判定模块， 用于将所述图像特 征输入预训练的SVM模型， 获得缺陷判定结果。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 该计算机设备包括存储器和处理器， 所述存储器 中存 储有计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序， 实现如权利要求 1‑7中任一项 所述的方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 处理器执行所述计算机程序， 实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239732 B 3