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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种显示屏低对比度及细小缺陷检测方法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：CN118053059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202410241619.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种显示屏低对比度及细小缺陷检测方法是由陈怀新;罗思杰;王治玺设计研发完成，并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种显示屏低对比度及细小缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种显示屏低对比度及细小缺陷检测方法，涉及机器视觉领域的显示屏缺陷自动化检测技术领域，包括：将采集的显示屏缺陷图像进行预处理；对预处理后的显示屏缺陷图像进行特征提取，得到由浅层至深层的多层次特征图；使用特征金字塔网络、浅层语义深度融合模块和路径增强网络对提取的特征图进行特征融合，并在特征融合部位插入双聚焦对比度增强注意力，得到三个不同尺度的融合特征图；将三个融合特征图经过一次卷积操作后分别应用于大、中、小缺陷目标的检测。本发明可有效提高点、污渍等细小缺陷和低对比度下油污、线、Mura缺陷的检测性能，能应用于显示屏点灯缺陷和外观缺陷的统一检测，减小工业缺陷检测成本。

本发明授权一种显示屏低对比度及细小缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种显示屏低对比度及细小缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将采集的显示屏缺陷图像进行数据增强处理、尺度统一规模处理和锚框自动生成处理； S2、使用主干网络对预处理后的显示屏缺陷图像进行特征提取，得到由浅层至深层的多层次特征图，具体包括：使用一个大核卷积对预处理后的显示屏缺陷图进行特征提取，输出h2×w2×c大小的初步特征图，再使用四次跨阶段局部网络和卷积组合模块进行浅层特征和深层特征提取，其中，跨阶段局部网络的残差模块比例浅层向深层逐步递减，最后使用快速空间金字塔池化模块将最后一层深层特征图进行局部和全局的特征融合，得到h32×w32×16c的深层特征图；其中，h、w、c分别为图像的长、宽和通道数； S3、使用特征金字塔网络、浅层语义深度融合模块和路径增强网络对步骤S2提取的特征图进行特征融合，并在特征融合部位插入双聚焦对比度增强注意力，得到三个不同尺度的融合特征图； S4、将三个不同尺度的融合特征图经过一次卷积操作后分别应用于大、中、小缺陷目标的检测。

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