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龙图腾网获悉深圳市标杆节能科技有限公司申请的专利LED屏幕老化缺陷识别方法、装置、设备、存储介质及产品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：CN120781141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511233868.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权LED屏幕老化缺陷识别方法、装置、设备、存储介质及产品是由王慧;钟胜;王江设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本LED屏幕老化缺陷识别方法、装置、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种LED屏幕老化缺陷识别方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及缺陷识别技术领域，所述方法包括：实时采集待测LED屏幕的可见光波段光学特征数据、热力学响应特征数据及电驱动行为特征数据；将采集的可见光波段光学特征数据、热力学响应特征数据及电驱动行为特征数据输入至预训练的老化缺陷预测模型，生成老化缺陷预测结果；基于老化缺陷预测结果输出与各个LED屏幕对应的老化缺陷诊断报告。本申请采用了多维度特征融合的方式，当对不同维度的特征数据进行综合分析时，通过预训练的老化缺陷预测模型实现对老化缺陷的精准预测，以此实现对LED屏幕老化缺陷的识别，进而确定缺陷类型、程度及位置等详细信息，实现老化缺陷识别效率的提高。

本发明授权LED屏幕老化缺陷识别方法、装置、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种LED屏幕老化缺陷识别方法，其特征在于，包括： 实时采集待测LED屏幕的可见光波段光学特征数据、热力学响应特征数据及电驱动行为特征数据； 基于预构建的老化特征数据库中的历史特征图谱，对所述历史特征图谱中的多光谱光学特征图谱进行纹理增强处理生成第一特征向量； 对所述历史特征图谱中的热力分布图谱进行异常区域分割处理生成第二特征向量； 对所述历史特征图谱中的电响应波形图谱进行稳定性特征提取处理生成第三特征向量； 将所述第一特征向量、所述第二特征向量及所述第三特征向量输入预设的多目标学习引擎，通过特征关联挖掘算法建立所述第一特征向量、所述第二特征向量及所述第三特征向量三类特征向量与像素失效率、亮度均匀性等级、色彩偏移指数三类缺陷标签之间的非线性映射关系，包括： 基于所述第一特征向量的光学纹理特征与所述第二特征向量的热力异常区域的时空重合度，计算光学-热力耦合权重系数，所述时空重合度是所述光学纹理特征与所述热力异常区域在空间位置和时间变化上的重合程度，即在相同位置和时间点上，所述光学纹理特征与所述热力异常区域同时出现的概率； 根据所述第三特征向量的电信号波动模式，对所述光学-热力耦合权重系数进行动态修正，得到目标权重系数； 基于所述目标权重系数生成所述缺陷标签的联合概率分布，以建立非线性映射关系，其中联合概率分布是基于目标权重系数，描述像素失效率缺陷标签、亮度均匀性等级缺陷标签及色彩偏移指数缺陷标签同时出现的概率分布规律，通过该分布建立输入特征向量与输出缺陷标签之间的非线性映射关系； 基于所述非线性映射关系，构建得到老化缺陷预测模型，其中，所述老化缺陷预测模型满足同步输出缺陷概率值、缺陷类型标记及缺陷位置热力图； 将所述采集的所述可见光波段光学特征数据、所述热力学响应特征数据及所述电驱动行为特征数据输入至预训练的老化缺陷预测模型，生成老化缺陷预测结果； 基于所述老化缺陷预测结果输出与各个LED屏幕对应的老化缺陷诊断报告。

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