本技術(shù)涉及圖像數(shù)據(jù)處理，更具體地，涉及一種基于人工智能的光學成像數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在液晶顯示技術(shù)飛速發(fā)展的今天，液晶視力表的質(zhì)量檢測成為確保產(chǎn)品性能與用戶體驗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)的質(zhì)檢方法往往依賴于人工目視檢查，這種方法不僅效率低下，而且易受人為因素影響，難以保證檢測的準確性和一致性。隨著人工智能技術(shù)的興起，利用算法對液晶視力表進行自動化質(zhì)檢成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

2、然而，現(xiàn)有的自動化質(zhì)檢技術(shù)在面對復雜多變的液晶圖像特征時，往往存在識別精度不高、處理速度慢等問題。尤其是在識別細微缺陷和分類相似特征時，現(xiàn)有技術(shù)的局限性更為明顯。此外，由于液晶視力表的成像特性，其圖像數(shù)據(jù)包含大量的細節(jié)信息，這就要求質(zhì)檢算法不僅要具備高效的處理能力，還需要有精準的特征提取和分類能力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本技術(shù)提供了一種基于人工智能的光學成像數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。

2、本技術(shù)實施例提供了一種基于人工智能的光學成像數(shù)據(jù)分析方法，應用于光學成像數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，所述方法包括：

3、獲取光學圖像學習數(shù)據(jù)集對應的液晶成像圖樣例集；所述液晶成像圖樣例集包括第一液晶成像圖樣例以及第二液晶成像圖樣例；所述第一液晶成像圖樣例攜帶了質(zhì)檢達標注釋，所述第二液晶成像圖樣例攜帶了質(zhì)檢缺陷注釋；

4、確定所述液晶成像圖樣例集中各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子；

5、依據(jù)所述液晶成像圖樣例集對應的若干個所述液晶成像小波描述子進行分團，得到若干個小波描述分團集；

6、根據(jù)所述若干個小波描述分團集各自對應的液晶成像小波描述子，確定目標小波描述分團集；

7、將所述目標小波描述分團集對應的第一液晶成像圖樣例的注釋，調(diào)整成所述質(zhì)檢缺陷注釋，得到液晶成像圖調(diào)整樣例集；

8、根據(jù)所述液晶成像圖調(diào)整樣例集調(diào)試初始圖像分析算法，得到目標圖像分析算法。

9、在一些技術(shù)方案中，所述依據(jù)所述液晶成像圖樣例集對應的若干個所述液晶成像小波描述子進行分團，得到若干個小波描述分團集，包括：依據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的液晶成像小波描述子，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的小波描述共性值；對所述液晶成像圖樣例集對應的若干個小波描述共性值進行分團，得到所述若干個小波描述分團集；

10、所述根據(jù)所述若干個小波描述分團集各自對應的液晶成像小波描述子，確定目標小波描述分團集，包括：根據(jù)所述若干個小波描述分團集各自對應的小波描述共性值，確定目標小波描述分團集。

11、在一些技術(shù)方案中，所述根據(jù)所述若干個小波描述分團集各自對應的液晶成像小波描述子，確定目標小波描述分團集，包括：將所述若干個小波描述分團集中包括成像缺陷小波描述子的小波描述分團集，確定為目標小波描述分團集；

12、其中，所述成像缺陷小波描述子的確定方法包括：

13、獲取過往光學圖像數(shù)據(jù)集對應的過往液晶成像圖集；所述過往液晶成像圖集包括第一過往液晶成像圖以及第二過往液晶成像圖；

14、確定所述過往液晶成像圖集中各個過往液晶成像圖對應的液晶成像小波描述子；

15、依據(jù)所述過往液晶成像圖集對應的若干個所述過往液晶成像小波描述子進行分團，得到若干個過往小波描述分團集；

16、確定每個過往小波描述分團集對應的第二成像圖占比；

17、將第二成像圖占比大于第一設定閾值的過往小波描述分團集，確定為缺陷描述分團集；

18、將所述缺陷描述分團集中的過往液晶成像小波描述子確定為所述成像缺陷小波描述子。

19、在一些技術(shù)方案中，所述依據(jù)所述過往液晶成像圖集對應的若干個所述過往液晶成像小波描述子進行分團，得到若干個過往小波描述分團集，包括：依據(jù)所述第一過往液晶成像圖與所述第二過往液晶成像圖各自對應的過往液晶成像小波描述子，確定所述第一過往液晶成像圖與所述第二過往液晶成像圖的過往小波描述共性值；根據(jù)所述過往液晶成像圖集對應的若干個過往小波描述共性值進行分團，得到所述若干個過往小波描述分團集；

20、所述方法還包括：將所述缺陷描述分團集中的采樣描述共性值確定為共性度量門限；所述缺陷描述分團集中的采樣描述共性值小于第一小波描述共性值；所述第一小波描述共性值為所述缺陷描述分團集中除了所述采樣描述共性值以外的小波描述共性值；

21、所述根據(jù)所述若干個小波描述分團集各自對應的小波描述共性值，確定目標小波描述分團集，包括：確定每個小波描述分團集中的目標小波描述共性值；任一小波描述分團集中的目標小波描述共性值小于所述任一小波描述分團集中的第二小波描述共性值；任一小波描述分團集中的第二小波描述共性值為所述任一小波描述分團集中除了所述目標小波描述共性值以外的小波描述共性值；將目標小波描述共性值不小于所述共性度量門限的小波描述分團集，確定為所述目標小波描述分團集。

22、在一些技術(shù)方案中，所述方法還包括：確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊；依據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的像素描述共性值；

23、所述對所述液晶成像圖樣例集對應的若干個小波描述共性值進行分團，得到所述若干個小波描述分團集，包括：對所述液晶成像圖樣例集對應的若干個小波描述共性值以及若干個像素描述共性值進行分團，得到所述若干個小波描述分團集。

24、在一些技術(shù)方案中，所述方法還包括：構(gòu)建液晶成像圖樣例中圖像語義塊對應的第一映射規(guī)則；所述第一映射規(guī)則包括將物體標簽的像素特征調(diào)整成第一線性向量，將表格標簽的像素特征調(diào)整成第二線性向量，將曲線標簽的像素特征調(diào)整成第三線性向量；

25、所述確定所述液晶成像圖樣例集中各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子，包括：依據(jù)所述第一映射規(guī)則，將所述液晶成像圖樣例集中各個液晶成像圖樣例映射成第一液晶成像小波描述子；依據(jù)所述各個液晶成像圖樣例對應的第一液晶成像小波描述子，確定所述各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子。

26、在一些技術(shù)方案中，所述方法還包括：構(gòu)建所述圖像語義塊對應的第二映射規(guī)則；所述第二映射規(guī)則為構(gòu)建目標尺度的語義特征關(guān)系網(wǎng)；其中，所述目標尺度對應設定數(shù)目個縱向分布標簽，所述設定數(shù)目個縱向分布標簽包括若干個第一縱向分布標簽以及若干個第二縱向分布標簽；每個第一縱向分布標簽對應一個成像物體，每個第一縱向分布標簽中線性向量表征圖像語義塊中是否存在所述每個第一縱向分布標簽對應的成像物體；每個第二縱向分布標簽對應一個非成像物體像素特征；所述非成像物體像素特征包括線性向量以及曲線特征；每個第二縱向分布標簽中線性向量表征圖像語義塊中是否存在所述每個第二縱向分布標簽對應的非成像物體像素特征；

27、所述依據(jù)所述各個液晶成像圖樣例對應的第一液晶成像小波描述子，確定所述各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子，包括：依據(jù)所述第二映射規(guī)則，將所述各個液晶成像圖樣例分別映射成第二液晶成像小波描述子；依據(jù)所述各個液晶成像圖樣例對應的第一液晶成像小波描述子以及第二液晶成像小波描述子，確定所述各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子。

28、在一些技術(shù)方案中，所述方法還包括：構(gòu)建所述圖像語義塊對應的第三映射規(guī)則；所述第三映射規(guī)則包括依據(jù)所述圖像語義塊中的目標像素特征，將圖像語義塊分成兩個局部圖像語義塊；依據(jù)所述第一映射規(guī)則將所述兩個局部圖像語義塊分別映射成局部液晶成像小波描述子；以及確定兩個所述局部液晶成像小波描述子的均值化計算結(jié)果，得到液晶成像小波描述子；

29、所述依據(jù)所述各個液晶成像圖樣例對應的第一液晶成像小波描述子以及第二液晶成像小波描述子，確定所述各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子，包括：依據(jù)所述第三映射規(guī)則，將所述各個液晶成像圖樣例分別映射成第三液晶成像小波描述子；依據(jù)所述各個液晶成像圖樣例對應的第一液晶成像小波描述子、第二液晶成像小波描述子以及第三液晶成像小波描述子，確定所述各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子。

30、在一些技術(shù)方案中，所述方法還包括：構(gòu)建所述圖像語義塊對應的第四映射規(guī)則；所述第四映射規(guī)則包括依據(jù)所述圖像語義塊中的目標像素特征，將圖像語義塊分成兩個局部圖像語義塊；依據(jù)所述第二映射規(guī)則將所述兩個局部圖像語義塊分別映射成局部液晶成像小波描述子；確定兩個所述局部液晶成像小波描述子的均值化計算結(jié)果，得到液晶成像小波描述子；

31、所述依據(jù)所述各個液晶成像圖樣例對應的第一液晶成像小波描述子、第二液晶成像小波描述子以及第三液晶成像小波描述子，確定所述各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子，包括：依據(jù)所述第四映射規(guī)則，將所述各個液晶成像圖樣例分別映射成第四液晶成像小波描述子；依據(jù)所述各個液晶成像圖樣例對應的第一液晶成像小波描述子、第二液晶成像小波描述子、第三液晶成像小波描述子以及第四液晶成像小波描述子，確定所述各個液晶成像圖樣例對應的液晶成像小波描述子。

32、在一些可獨立的技術(shù)方案中，所述依據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的像素描述共性值，包括：

33、依據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的目標聯(lián)動成像圖集；

34、確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊維度；

35、根據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊維度以及所述目標聯(lián)動成像圖集，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的第一像素描述共性值；

36、根據(jù)所述第一像素描述共性值，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的像素描述共性值。

37、在一些可獨立的技術(shù)方案中，所述根據(jù)所述第一像素描述共性值，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的像素描述共性值，包括：

38、依據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的聯(lián)動像素特征；

39、根據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊維度以及所述聯(lián)動像素特征，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的第二像素描述共性值；

40、根據(jù)所述第一像素描述共性值以及所述第二像素描述共性值，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的像素描述共性值。

41、在一些可獨立的技術(shù)方案中，所述根據(jù)所述第一像素描述共性值以及所述第二像素描述共性值，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的像素描述共性值，包括：

42、依據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的圖像語義塊，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的線性向量占比；

43、依據(jù)所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例各自對應的線性向量占比，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的第三像素描述共性值；

44、根據(jù)所述第一像素描述共性值、所述第二像素描述共性值以及所述第三像素描述共性值，確定所述第一液晶成像圖樣例與所述第二液晶成像圖樣例的像素描述共性值。

45、在一些技術(shù)方案中，所述根據(jù)所述液晶成像圖調(diào)整樣例集調(diào)試初始圖像分析算法，得到目標圖像分析算法，包括：將所述液晶成像圖調(diào)整樣例集中各個液晶成像圖調(diào)整樣例錄入所述初始圖像分析算法中，得到各個液晶成像圖調(diào)整樣例對應的語義量化向量；依據(jù)所述各個液晶成像圖調(diào)整樣例對應語義量化向量，確定所述各個液晶成像圖調(diào)整樣例對應的質(zhì)檢狀態(tài)預測結(jié)果；根據(jù)所述各個液晶成像圖調(diào)整樣例對應的質(zhì)檢狀態(tài)預測結(jié)果，與所述各個液晶成像圖調(diào)整樣例對應的質(zhì)檢狀態(tài)認證結(jié)果之間的區(qū)別，調(diào)整所述初始圖像分析算法的算法權(quán)重，得到所述目標圖像分析算法；

46、所述方法還包括：獲取待分析光學圖像數(shù)據(jù)的待分析液晶成像圖；將所述待分析液晶成像圖錄入所述目標圖像分析算法，得到成像質(zhì)檢觀點；若所述成像質(zhì)檢觀點表征所述待分析液晶成像圖為質(zhì)檢缺陷觀點，將所述待分析光學圖像數(shù)據(jù)確定為未達標光學圖像數(shù)據(jù)。

47、本技術(shù)還提供了一種光學成像數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括：存儲器，用于存儲程序指令和數(shù)據(jù)；處理器，用于與存儲器耦合，執(zhí)行所述存儲器中的指令，以實現(xiàn)如上述的方法。

48、本技術(shù)還提供了一種計算機存儲介質(zhì)，包含指令，當所述指令在處理器上執(zhí)行時，實現(xiàn)上述的方法。

49、本技術(shù)實施例提出了一種基于液晶成像小波描述子的圖像分析思路，通過構(gòu)建專業(yè)的液晶成像圖樣例集，并利用小波描述子進行精細化特征提取，本技術(shù)實施例旨在提高液晶視力表質(zhì)檢的準確性和效率。同時，通過創(chuàng)新的算法調(diào)試策略，本技術(shù)實施例進一步提升了自動化質(zhì)檢系統(tǒng)的智能化水平，為液晶顯示行業(yè)的技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)升級提供了有力的技術(shù)支持。