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龙图腾网获悉深圳恒鑫盛达光电有限公司申请的专利一种基于机器学习的背光模组漏光测定方法及系统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：CN120521844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510811105.3，技术领域涉及：G01M11/02；该发明授权一种基于机器学习的背光模组漏光测定方法及系统是由钟俊勇;胡小金;张夏平设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的背光模组漏光测定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及液晶显示器背光模组检测技术领域，公开了一种基于机器学习的背光模组漏光测定方法及系统。其中，一种基于机器学习的背光模组漏光测定方法包括：采集背光模组光学特征构建矩阵；依环境光自适应阈值分割，筛选可疑漏光区；对其实施局部对比度增强，结合多尺度金字塔分析强化微弱漏光信号；借助盒维数计算与多重分形谱分析量化微区漏光结构复杂度，构建分形特征向量；基于机器学习构建关联模型建立漏光与缺陷映射，经评分输出漏光详情和缺陷类型。本发明结合分形几何理论、图像增强技术与机器学习算法，实现了对漏光形态的精确量化和缺陷类型自动识别，提高了检测准确率，降低了误报率，降低了漏检率，提升了检测灵敏度。

本发明授权一种基于机器学习的背光模组漏光测定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的背光模组漏光测定方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集背光模组的多维度光学特征信息，构建原始特征矩阵； 根据环境光条件，利用自适应阈值算法对背光模组进行初步分割，筛选可疑漏光区域； 对筛选出的可疑区域应用局部对比度增强算法，结合多尺度金字塔分析技术，增强微弱漏光信号特征； 对增强后的微区漏光形态，应用盒维数计算和多重分形谱分析，量化漏光区域的结构复杂度，构建分形特征向量； 局部对比度增强算法对筛选出的可疑区域进行增强处理的公式为： ； 其中，为增强后的图像，为原始图像，为局部均值，为局部标准差，为增强系数，为防止除零的小常数，为可疑区域标记图； 基于机器学习算法构建分形特征向量与光学特性的关联模型，建立漏光形态与材料缺陷类型的映射关系，通过漏光严重程度评分计算并输出漏光位置、范围、严重程度和缺陷类型； 分形特征向量的构建方式为： ； 其中，为盒维数，和分别为多重分形谱的最小值和最大值对应的函数值，为取最大值时的值，表示漏光区域的主导标度特性，为的取值范围，表示漏光区域的多重分形性强度，为连通性数，表示漏光区域的拓扑特性； 漏光严重程度评分的计算公式为： ； 其中，表示漏光严重程度评分，表示归一化的漏光强度，表示归一化的漏光面积，表示归一化的分形维数，表示归一化的位置因子，为漏光区域与屏幕中心的距离，、、、为第一、第二、第三、第四权重系数，用于调整不同因素对最终评分的影响程度。

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