一种显示设备信号异常的自动化检测方法与流程

本发明涉及人工智能领域，特别地涉及一种显示设备信号异常的自动化检测方法。

背景技术：

1、随着人工智能技术的发展，近年来的超高清视频技术的落地应用越来越多。目前中国已经成为球最大的超高清产业市场，从前端的8k内容采集，8k超高清编码、8k内容分发与传输，到最终的8k终端的应用显示，具备了完整的应用体系，目前cctv4k频道和cctv8k频道都已经开通。超高清视频的兴起与推广，使整个超高清产业链前端到后端市场的需求量都增加，尤其是后端显示。

2、目前存在的问题及解决问题的难度为：由于4k电视和8k电视需求增大，显示设备在组装完成后需要长时间显示画面来测试设备是否存在问题，这部分之前采用的是人工抽检，大大降低了生产的效率。

3、为了提高产线的效率，应该使用智能设备来替代人工抽检的步骤，因此，解决上述问题及缺陷的意义为：可以替代人工抽检，有效节省人力成本，提高检测效率，提高了产线生产效率。

技术实现思路

1、本发明提供了一种显示设备信号异常的自动化检测方法，利用摄像头监控读取的数据进行算法比较，能够自动化检测显示设备在显示画面异常时进行录像并截图保存，能有效节省人力成本，提高检测效率；提高了产线的生产效能。

2、本发明的技术方案如下：

3、本发明的显示设备信号异常的自动化检测方法，包括以下步骤：s1.摄像头获取数据，获取一张图像a作为原始数据；s2.电脑获取摄像头的数据作为图像b以及数据解码获得yuv数据；s3.算法比对数据，将图像a与图像b进行比较：如果图像a与图像b数据一致，那么继续回到步骤s2；如果图像a与图像b数据不一致，则保存图像b，并且将图像b作为图像a，继续回到步骤s2。

4、可选地，在上述显示设备信号异常的自动化检测方法中，在步骤s2中，以0.2秒的频率实时获取摄像头的数据作为图像b，并对图像a和图像b进行数据解码获得yuv数据的平均值。

5、可选地，在上述显示设备信号异常的自动化检测方法中，在步骤s3中，包括：将图像a的yuv数据的平均值相加得到za；再实时获取一张图像b的yuv数据，将图像b的yuv数据的平均值相加得到zb；将za和zb进行比较：当zb满足公式0.9*zazb1.1*za时，则认为图像a与图像b数据一致；当zb不满足公式0.9*zazb1.1*za时，表明显示设备可能出现闪屏、花屏等现象，则保存图像b，并将图像b作为图像a，摄像头获取图像再和图像a做对比。

6、根据本发明的技术方案，产生的有益效果是：

7、本发明的显示设备信号异常的自动化检测方法，通过yuv(yuv是色彩空间模型，y代表明亮度，uv的作用是描述影响色彩及饱和度)摄像头监控正在老化的显示设备，摄像头获取图像后并保存为初始画面，摄像头不断获取的数据与初始画面通过自研算法比对，当监控内的显示设备出现画面异常、闪烁、抖动等问题时，摄像头能够准确的捕捉下来，并形成文件保存在本地。如果老化过程中并没有文件保存，说明设备并没有出现异常。本发明具有高准确度、高刷新率的自动化检测方式，无需人工检测，能有效节省人力成本，提高检测效率，极大地提高了产线生产效率。

8、为了更好地理解和说明本发明的构思、工作原理和发明效果，下面结合附图，通过具体实施例，对本发明进行详细说明如下：

技术特征：

1.一种显示设备信号异常的自动化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的显示设备信号异常的自动化检测方法，其特征在于，在步骤s2中，以0.2秒的频率实时获取摄像头的数据作为所述图像b，并对所述图像a和所述图像b进行数据解码获得yuv数据的平均值。

3.根据权利要求1所述的显示设备信号异常的自动化检测方法，其特征在于，在步骤s3中，包括：

技术总结
本发明提供了一种显示设备信号异常的自动化检测方法，包括以下步骤：S1.摄像头获取数据，获取一张图像A作为原始数据；S2.电脑获取摄像头的数据作为图像B以及数据解码获得YUV数据；S3.算法比对数据，将图像A与图像B进行比较；如果图像A与图像B数据一致，那么继续回到步骤S2；如果图像A与图像B数据不一致，则保存图像B，并且将图像B作为图像A，继续回到步骤S2。本发明利用摄像头监控读取的数据进行算法比较，能够自动化检测显示设备在显示画面异常时进行录像并截图保存，能有效节省人力成本，提高检测效率；提高了产线的生产效能。

技术研发人员：林晓帆,龙仕强,陈智敏,曾辉,陈细志
受保护的技术使用者：广东博华超高清创新中心有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12