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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种Mini LED背光功能测试方法及其装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116843617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310568090.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种Mini LED背光功能测试方法及其装置是由郭伟杰;林宇航;赵国堡;朱恒李;吕毅军;陈忠设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种Mini LED背光功能测试方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种MiniLED背光功能测试方法及其装置，包括：响应于获取一组具有不同发光区域的MiniLED背光板的图像；基于霍夫圆直线方法检测亮暗区域，并批量制作掩膜图像；获得U‑Net模型；使用数据集中的图像对获得U‑Net模型进行多轮迭代训练；对待处理的图像进行分割，以识别出发光区域；对待处理的图像进行膨胀卷积以及腐蚀卷积操作，找出发光与黑暗区域；通过计算黑暗像素的面积，从而识别出正常灯珠与异常灯珠的个数。本发明利用计算机视觉监督学习算法，解决了MiniLED背光灯板的快速检测问题，使用U形网络训练大量模拟亮暗的数据，训练的模型具有较好的识别正常灯珠和异常灯珠的区域的能力，模型可以替代人工肉眼检测，提高工作效率和产品质量的把控程度。

本发明授权一种Mini LED背光功能测试方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种MiniLED背光功能测试方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 响应于获取一组具有不同发光区域的MiniLED背光板的图像；包括点亮MiniLED背光板，使用遮光板模拟不同亮度条件下的LED芯片背光板图像； 对获取的图像进行阈值处理以及Sobel算子处理；对Sobel算子处理包括：使用非极大值抑制算法处理梯度幅值图像，得到一个稀疏且清晰的边缘图像，对梯度幅值图像I_magnitude和梯度方向图像I_direction进行遍历，对于每一个像素点x,y，首先确定其在梯度方向图像中的方向θ，可表示为：； 基于霍夫圆直线方法检测亮暗区域，并批量制作掩膜图像；具体包括：对于每一个像素点x,y，若其梯度幅值大于设定的阈值，则将其作为一个可能的圆心，根据圆心和预先设定的半径范围，为每一个可能的圆心计算霍夫空间的累加器数组Hx,y,r，每个数组元素表示在该点和半径的情况下存在一个圆的累积证据；选择累加器数组中具有最大值的点作为最佳圆心和半径； 将获取的原始图像以及对应制作的所述掩膜图像组成数据集，分为训练集和验证集； 基于PyTorch深度学习框架搭建U形编码器解码器网络结构，获得U-Net模型；所述U-Net模型具体包括：编码器，包含多个卷积层Conv2D、批量归一化BatchNorm2D和最大池化层MaxPooling2D，其中卷积层的输出通道数逐层递增，卷积操作的公式为：，其中，Fx表示输出特征图，W表示卷积核权重，x表示输入特征图，b表示偏置项；解码器，包含多个上采样层、卷积层和批量归一化，上采样层通过插值方法将特征图放大，然后与编码器对应层级的特征图进行融合concatenate；卷积层的输出通道数逐层递减，其中本网络为512,256,128,64； 使用数据集中的图像对获得U-Net模型进行多轮迭代训练，记录每个epoch结束时的模型评估指标IOU和Dice系数； 进一步使用训练好的U-Net模型对待处理的图像进行分割，以识别出发光区域； 对待处理的图像进行膨胀卷积以及腐蚀卷积操作，找出发光与黑暗区域；包括：对膨胀卷积后的图像和阈值分割处理后的图像进行相减，得到一张拥有相对清晰的轮廓二值图像；对所述二值图像进行腐蚀卷积操作，将图像中的距离较近的黑点连成一片； 通过计算黑暗像素的面积，从而识别出正常灯珠与异常灯珠的个数。

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