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龍圖騰網獲悉京東方科技集團股份有限公司申請的專利顯示面板的缺陷檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115689970B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110849282.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權顯示面板的缺陷檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質是由周全國;卓磊;李凡;張青;唐浩;蔣國;周麗佳;降海鈞;李東陽;徐麗蓉設計研發完成，并于2021-07-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本顯示面板的缺陷檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種顯示面板的缺陷檢測方法、缺陷檢測裝置、電子設備以及存儲介質。缺陷檢測方法包括：獲取顯示面板貼合U型膜的原始圖像，對原始圖像進行預處理得到預處理圖像，通過缺陷檢測模型對預處理圖像進行多尺度特征提取得到一組多尺度的第一特征圖，缺陷檢測模型由基于特征圖金字塔網絡的深度學習多層卷積網絡構建并訓練得到，根據第一特征圖對面板缺陷進行分類。從而，能夠及時快速的準確的對出顯示面板經U?lami工藝后的不良現象進行準確監控，提高了工廠不良監控及時性，如此，便于后續相關人員根據不良缺陷進行分析以進行進一步地改進，從而提高整體產品品質，提升企業競爭力。

本發明授權顯示面板的缺陷檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種顯示面板的缺陷檢測方法，用于U型膜貼合的面板缺陷檢測，其特征在于，所述缺陷檢測方法包括： 獲取所述顯示面板貼合U型膜的原始圖像； 對所述原始圖像進行預處理得到預處理圖像； 通過缺陷檢測模型對所述預處理圖像進行多尺度特征提取得到一組多尺度的第一特征圖，所述缺陷檢測模型由基于特征圖金字塔網絡的深度學習多層卷積網絡構建并訓練得到； 根據所述第一特征圖對所述面板缺陷進行分類； 所述預處理圖像包括顯示區預處理圖像和布線區預處理圖像； 所述通過缺陷檢測模型對所述預處理圖像進行多尺度特征提取得到一組多尺度的第一特征圖包括： 通過殘差卷積網絡對所述預處理圖像進行特征提取得到具有不同分辨率的一組第二特征圖； 根據所述一組第二特征圖構建第一特征圖金字塔； 根據所述第一特征圖金字塔自上而下進行上采樣生成具有不同分辨率的所述一組多尺度的第一特征圖； 所述一組多尺度的第一特征圖形成與所述第一特征圖金字塔對應的第二特征圖金字塔，所述根據所述第一特征圖金字塔自上而下進行上采樣生成具有不同分辨率的所述一組多尺度的第一特征圖包括： 根據所述第一特征圖金字塔最上層的第二特征圖確定所述第二特征圖金字塔最上層的第一特征圖； 將所述第二特征圖金字塔上一層的第一特征圖上采樣的結果和所述第一特征圖金字塔當前層的所述第二特征圖融合得到當前層的所述第一特征圖； 所述將所述第二特征圖金字塔上一層的第一特征圖上采樣的結果和所述第一特征圖金字塔當前層的所述第二特征圖融合得到當前層的所述第一特征圖包括： 對所述第一特征圖金字塔當前層的所述第二特征圖進行卷積處理以減少所述第二特征圖的卷積核數量； 對所述第二特征圖金字塔上一層的所述第一特征圖進行上采樣處理得到當前上采樣特征圖，使得所述當前上采樣特征圖和當前層的所述第二特征圖分辨率相同； 將卷積處理后的所述第二特征圖和所述當前上采樣特征圖進行像素疊加得到當前層的所述第一特征圖。

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