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龍圖騰網(wǎng)獲悉廈門大學申請的專利一種Mini LED背光功能測試方法及其裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116843617B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310568090.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權一種Mini LED背光功能測試方法及其裝置是由郭偉杰;林宇航;趙國堡;朱恒李;呂毅軍;陳忠設計研發(fā)完成，并于2023-05-18向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種Mini LED背光功能測試方法及其裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種MiniLED背光功能測試方法及其裝置，包括：響應于獲取一組具有不同發(fā)光區(qū)域的MiniLED背光板的圖像；基于霍夫圓直線方法檢測亮暗區(qū)域，并批量制作掩膜圖像；獲得U?Net模型；使用數(shù)據(jù)集中的圖像對獲得U?Net模型進行多輪迭代訓練；對待處理的圖像進行分割，以識別出發(fā)光區(qū)域；對待處理的圖像進行膨脹卷積以及腐蝕卷積操作，找出發(fā)光與黑暗區(qū)域；通過計算黑暗像素的面積，從而識別出正常燈珠與異常燈珠的個數(shù)。本發(fā)明利用計算機視覺監(jiān)督學習算法，解決了MiniLED背光燈板的快速檢測問題，使用U形網(wǎng)絡訓練大量模擬亮暗的數(shù)據(jù)，訓練的模型具有較好的識別正常燈珠和異常燈珠的區(qū)域的能力，模型可以替代人工肉眼檢測，提高工作效率和產(chǎn)品質(zhì)量的把控程度。

本發(fā)明授權一種Mini LED背光功能測試方法及其裝置在權利要求書中公布了：1.一種MiniLED背光功能測試方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 響應于獲取一組具有不同發(fā)光區(qū)域的MiniLED背光板的圖像；包括點亮MiniLED背光板，使用遮光板模擬不同亮度條件下的LED芯片背光板圖像； 對獲取的圖像進行閾值處理以及Sobel算子處理；對Sobel算子處理包括：使用非極大值抑制算法處理梯度幅值圖像，得到一個稀疏且清晰的邊緣圖像，對梯度幅值圖像I_magnitude和梯度方向圖像I_direction進行遍歷，對于每一個像素點x,y，首先確定其在梯度方向圖像中的方向θ，可表示為：； 基于霍夫圓直線方法檢測亮暗區(qū)域，并批量制作掩膜圖像；具體包括：對于每一個像素點x,y，若其梯度幅值大于設定的閾值，則將其作為一個可能的圓心，根據(jù)圓心和預先設定的半徑范圍，為每一個可能的圓心計算霍夫空間的累加器數(shù)組Hx,y,r，每個數(shù)組元素表示在該點和半徑的情況下存在一個圓的累積證據(jù)；選擇累加器數(shù)組中具有最大值的點作為最佳圓心和半徑； 將獲取的原始圖像以及對應制作的所述掩膜圖像組成數(shù)據(jù)集，分為訓練集和驗證集； 基于PyTorch深度學習框架搭建U形編碼器解碼器網(wǎng)絡結構，獲得U-Net模型；所述U-Net模型具體包括：編碼器，包含多個卷積層Conv2D、批量歸一化BatchNorm2D和最大池化層MaxPooling2D，其中卷積層的輸出通道數(shù)逐層遞增，卷積操作的公式為：，其中，F(xiàn)x表示輸出特征圖，W表示卷積核權重，x表示輸入特征圖，b表示偏置項；解碼器，包含多個上采樣層、卷積層和批量歸一化，上采樣層通過插值方法將特征圖放大，然后與編碼器對應層級的特征圖進行融合concatenate；卷積層的輸出通道數(shù)逐層遞減，其中本網(wǎng)絡為512,256,128,64； 使用數(shù)據(jù)集中的圖像對獲得U-Net模型進行多輪迭代訓練，記錄每個epoch結束時的模型評估指標IOU和Dice系數(shù)； 進一步使用訓練好的U-Net模型對待處理的圖像進行分割，以識別出發(fā)光區(qū)域； 對待處理的圖像進行膨脹卷積以及腐蝕卷積操作，找出發(fā)光與黑暗區(qū)域；包括：對膨脹卷積后的圖像和閾值分割處理后的圖像進行相減，得到一張擁有相對清晰的輪廓二值圖像；對所述二值圖像進行腐蝕卷積操作，將圖像中的距離較近的黑點連成一片； 通過計算黑暗像素的面積，從而識別出正常燈珠與異常燈珠的個數(shù)。

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