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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利OLED新型显示器件表面缺陷检测模型的构建方法及其应用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：CN115619743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211287562.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权OLED新型显示器件表面缺陷检测模型的构建方法及其应用是由杨华;何源;尹周平;陈建魁设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本OLED新型显示器件表面缺陷检测模型的构建方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理领域，具体涉及OLED新型显示器件表面缺陷检测模型的构建方法及其应用，模型包括对比分离模块和融合分割模块。训练阶段，首先生成异常样本；然后对比分离模块通过隐空间特征对比，学习从异常样本中分离出纹理背景图像和缺陷前景图像；最后融合分割模块以成对的纹理背景图像和人工异常样本作为输入，在编码阶段进行多尺度特征融合来聚集低维结构信息和高维语义信息，其整体与对比分离模块构成生成对抗模式，输出像素级分割结果，同时提高对比分离模块和自身的检测性能。测试阶段，将对比分离模块生成的缺陷前景图像与融合分割模块生成的缺陷分割图像进行融合得到检测结果。本发明的检测模型具备良好鲁棒性和高精度检测性能。

本发明授权OLED新型显示器件表面缺陷检测模型的构建方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种OLED新型显示器件表面缺陷检测模型的构建方法，其特征在于，检测模型分为对比分离模块和融合分割模块两部分，对比分离模块包括第一编码器、纹理解码模块和缺陷解码模块；执行以下步骤实现训练： 采用高斯随机采样，生成掩膜图像，并结合掩膜图像和正常样本生成异常样本；采用预训练网络，分别对每个正常样本及其对应的异常样本进行特征提取，以计算两者在每个通道维度上特征向量之间的差异度，基于所述掩膜图像得到每个异常样本中缺陷前景区域和纹理背景区域分别所对应的差异度集合，作为特征对比的先验权重信息； 采用第一编码器编码每个异常样本，得到编码特征，将编码特征输入到纹理解码模块和缺陷解码模块，对应得到纹理背景图像和缺陷前景图像，采用融合分割模块分别对纹理背景图像及其对应的异常样本进行编码、特征融合、解码，输出对应的缺陷分割结果；结合每个异常样本的所述先验权重信息，计算对应编码特征中缺陷前景和纹理背景之间的特征对比损失，引导对第一编码器的参数更新，以增强对异常样本中纹理背景和缺陷前景表达的差异性；分别根据解码得到的缺陷前景图像和纹理背景图像以及融合分割模块对该纹理背景图像的所述缺陷分割结果，对应计算缺陷分离损失和纹理分离重建损失以及对抗生成损失，引导对比分离模块的参数更新；根据融合分割模块对异常样本和纹理背景图像的缺陷分割结果，分别计算分割损失，引导对融合分割模块的参数更新；重复上述步骤直至达到迭代终止条件，得到OLED新型显示器件表面缺陷检测模型。

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