本申请涉及显示屏检测，具体涉及一种缺陷检测方法、装置、设备和存储介质。
背景技术：
1、目前，随着显示技术的快速发展，显示器尺寸以及图像显示效果都有了极大的提升，为确保显示屏的显示效果，需要对显示屏进行缺陷检测，该缺陷检测主要检测的对象为显示屏的mura缺陷，mura缺陷表现为显示图像呈现区域的亮度及颜色不均,其主要特征为：缺陷区域和周围背景的对比度低,边缘模糊,形状各异。而现有缺陷检测方法对于对比度相对较高的mura缺陷相对有效，而在检测对比度低的缺陷时通常存在缺陷检测稳定性较差、效率低的问题，无法满足在线显示屏缺陷检测需求。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种缺陷检测方法、装置、设备和存储介质，旨在解决现有技术中针对显示屏的mura缺陷检测的准确性和稳定性较差的技术问题。
2、一方面，本申请实施例提供一种缺陷检测方法，所述缺陷检测方法包括以下步骤：
3、获取检测显示图像，对所述获取待检测显示屏的检测显示图像，根据预设背景图像对所述检测显示图像进行差分处理，得到背景差分图像；
4、计算所述背景差分图像中每个像素点的像素梯度，基于所述像素梯度过滤所述背景差分图像中的异常像素点，得到改进差分图像；
5、根据预设的多尺度阈值分割策略预设分割阈值对所述改进差分图像进行图像分割，得到所述改进差分图像的缺陷区域；
6、根据所述缺陷区域的亮度信息预设的过滤条件对所述缺陷区域进行缺陷分析，得到所述待检测显示屏的目标缺陷区域。
7、在本申请一种可能的实现方式中，所述计算所述背景差分图像中每个像素点的像素梯度，基于所述像素梯度过滤所述背景差分图像中的异常像素，得到改进差分图像，包括：
8、遍历所述背景差分图像中的每个像素点，计算每个像素点的行梯度和列梯度；
9、比较所述行梯度和预设行梯度阈值，得到行梯度大于所述预设行梯度阈值的异常行像素点；
10、比较所述列梯度和预设列梯度阈值，得到列梯度大于所述预设列梯度阈值的异常列像素点；
11、对所述异常行像素点和所述异常列像素点进行过滤处理，得到改进差分图像。
12、在本申请一种可能的实现方式中，所述对所述异常行像素点和所述异常列像素点进行过滤处理，得到改进差分图像，包括：
13、获取所述异常行像素点的异常像素行，以及所述异常列像素点的异常像素列；
14、过滤所述异常像素行中的异常行像素点，得到更新像素行，以及过滤所述异常像素列中的异常列像素点，得到更新像素列；
15、获取所述背景差分图像的图像像素均值，根据所述图像像素均值、所述更新像素行的行像素均值和所述更新像素列的列像素均值生成改进差分图像。
16、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据预设的多尺度阈值分割策略对所述改进差分图像进行图像分割，得到所述改进差分图像的缺陷区域，包括：
17、根据所述多尺度阈值分割策略中的预设分割尺度对所述改进差分图像进行多尺度分割，得到所述改进差分图像中的每个待检测区域；
18、获取所述改进差分图像中每个待检测区域的区域像素均值和区域像素标准差，以及所述待检测区域的区域像素值；
19、根据所述区域像素均值、所述区域像素标准差和所述区域像素值计算所述待检测区域的像素差异值；
20、对所述像素差异值大于所述多尺度阈值分割策略中的预设分割阈值的待检测区域进行二值化分割，得到所述预设分割阈值对应的缺陷区域。
21、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据预设的过滤条件对所述缺陷区域进行缺陷分析，得到目标缺陷区域，包括：
22、获取所述缺陷区域关联的背景区域，其中，所述背景区域为根据所述缺陷区域和预设膨胀度划分的图像区域；
23、获取所述缺陷区域的缺陷亮度均值和所述背景区域的背景亮度均值，根据所述缺陷亮度均值、所述背景亮度均值和所述缺陷区域的面积计算缺陷量化值；
24、若所述缺陷量化值大于预设的缺陷量化阈值，则确定所述缺陷区域为所述待检测显示屏的目标缺陷区域。
25、在本申请一种可能的实现方式中，所述根据预设的过滤条件对所述缺陷区域进行缺陷分析，得到目标缺陷区域，包括：
26、获取所述缺陷区域的长宽比值和缺陷面积；
27、将所述长宽比值和预设的长宽比阈值进行比较，以及将所述缺陷面积和预设的面积阈值进行比较；
28、若所述长宽比值小于所述长宽比阈值且缺陷区域面积小于所述面积阈值，确定所述缺陷区域为目标缺陷区域。
29、在本申请一种可能的实现方式中，所述对所述检测显示图像进行差分处理，得到背景差分图像，包括：
30、访问背景数据库，获取所述检测显示图像对应的预设背景图像；
31、将所述预设背景图像和所述检测显示图像进行差分计算，得到初始差分图像；
32、获取所述检测显示图像的目标亮度偏移量，根据所述目标亮度偏移量和所述初始差分图像生成背景差分图像。
33、另一方面，本申请提供一种缺陷检测装置，所述缺陷检测装置包括：
34、图像差分模块，被配置为获取检测显示图像，对所述检测显示图像进行差分处理，得到背景差分图像；
35、差分改进模块，被配置为计算所述背景差分图像中每个像素点的像素梯度，基于所述像素梯度过滤所述背景差分图像中的异常像素点，得到改进差分图像；
36、缺陷分割模块，被配置为根据预设的多尺度阈值分割策略对所述改进差分图像进行图像分割，得到所述改进差分图像的缺陷区域；
37、缺陷量化模块，被配置为根据预设的过滤条件对所述缺陷区域进行缺陷分析，得到目标缺陷区域。
38、另一方面，本申请还提供一种缺陷检测设备，所述缺陷检测设备包括：
39、一个或多个处理器；
40、存储器；以及
41、一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现所述的缺陷检测方法的步骤。
42、另一方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行所述的缺陷检测方法中的步骤。
43、本申请中通过获取待检测显示屏的检测显示图像，并根据该检测显示图像对应的预设背景图像对该检测显示图像进行差分处理，得到背景差分图像；在获取背景差分图像后，还计算背景差分图像中每个像素点的像素梯度，基于该像素梯度定位背景差分图像中的异常像素点，并过滤该异常像素点，得到改进差分图像；并根据各预设分割阈值对改进差分图像进行图像分割，得到改进差分图像中的缺陷区域；在获取缺陷区域后，根据该缺陷区域的亮度信息对该缺陷区域进行缺陷分析，从而得到该待检测显示屏的目标缺陷区域。实现有效排除显示屏缺陷检测过程中的噪声干扰，并对缺陷进行量化检测，提高显示屏缺陷检测稳定性和准确性。
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测方法包括：
2.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述计算所述背景差分图像中每个像素点的像素梯度，基于所述像素梯度过滤所述背景差分图像中的异常像素，得到改进差分图像，包括：
3.如权利要求2所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述异常行像素点和所述异常列像素点进行过滤处理，得到改进差分图像，包括：
4.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据预设的多尺度阈值分割策略对所述改进差分图像进行图像分割，得到所述改进差分图像的缺陷区域，包括：
5.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据预设的过滤条件对所述缺陷区域进行缺陷分析，得到目标缺陷区域，包括：
6.如权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据预设的过滤条件对所述缺陷区域进行缺陷分析，得到目标缺陷区域，包括：
7.如权利要求1-6任一项所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述检测显示图像进行差分处理，得到背景差分图像，包括：
8.一种缺陷检测装置，其特征在于，所述缺陷检测装置包括：
9.一种缺陷检测设备，其特征在于，所述缺陷检测设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至7中任一项所述的缺陷检测方法的步骤。