1.一种超薄窄边框触控液晶显示屏画面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过结合高阶动态递归学习与混合式特征自适应增强技术，构建混合递进式动态学习网络，在高阶动态递归学习模型的实施中，基于特征生成函数定义动态递归公式，进行特征图的迭代更新；特征生成函数依赖于当前迭代的特征图和动态参数；定义动态递归公式如下：Ft+1＝Ft+P(Ft，Θt)

其中，Ft+1是第t+1次迭代的特征图，Ft是第t次迭代的特征图，P是特征生成函数，依赖于Ft和动态参数集Θt，包含权重、偏置等参数；特征生成函数采用复合非线性变换，表示为：其中，σ是sigmoid激活函数；θn为第n层的权重参数，φn和ψn分别代表第n阶的非线性变换函数和自适应调整函数，表示特征融合操作；第n阶非线性变换函数φn和第n阶自适应调整函数ψn通过下述公式定义：φn(Ft)＝tanh(Wn·Ft+bn)

ψn(Ft)＝ReLU(αn·(Wn′·Ft+b′n)+βn)其中，Wn、W′n为权重矩阵；bn、b′n为偏置项；αn和βn为调节系数；ReLU和tanh是激活函数；

针对通过高阶动态递归学习模型得到的特征图，利用自适应特征增强策略进行增强处理；在自适应特征增强策略的实现过程中，引入自适应权重系数，根据特征的重要性动态调整不同特征源的贡献度；自适应特征增强策略的实现公式为：Ffusion＝ω⊙FT⊙σ(Convdepth(FT))+(1-ω)⊙ReLU(Convdepth(FFT(FT)))

其中，Fenhanced为增强后的特征图；Ffusion是融合特征图；FT是高阶动态递归学习模型最终输出的特征图；E(Ffusion)是Ffusion的平均值；D2(Ffusion)是Ffusion的方差；δ是调节系数；∈是常数；ω为自适应权重系数；Convdept是卷积操作；FFT是快速傅里叶变换函数；⊙是逐元素乘法；

S2.引入自适应光照调整算法，动态调整图像的亮度和对比度；在实现自适应光照调整算法的过程中，引入基于图像色彩空间变换的方法，通过计算图像的平均亮度检测环境光线强度；

基于图像的平均亮度和局部对比度信息，设计光照调整因子，具体公式为：其中，A是光照调整因子；σL是局部亮度的标准差；σG是全局亮度的标准差；是一个常数；λ是一个平衡因子；和是用于控制基于平均亮度的调整幅度；

并基于光照调整因子，调整图像的亮度和对比度，具体实现为：

其中，Iadj(i，j)是调整后的图像在位置(i，j)的亮度值；γ是对比度调整参数；I(i，j)代表图像在位置(i，j)的像素值；Lavg是图像的平均亮度；max(I)是图像像素的最大值；min(I)是图像像素的最小值；是用来进一步调整对比度的指数参数；

进一步采用基于图像处理的动态内容调整算法，识别并处理图像中的缺陷区域。

2.根据权利要求1所述的超薄窄边框触控液晶显示屏画面检测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：引入自适应光照调整算法，通过分析超薄窄边框触控液晶显示屏的图像的亮度水平和局部对比度，动态调整图像的亮度和对比度。

3.根据权利要求1所述的超薄窄边框触控液晶显示屏画面检测方法，其特征在于，所述S2，还包括：在处理识别出的图像中的缺陷区域的过程中，引入内容重组和动态遮罩方法。

4.根据权利要求3所述的超薄窄边框触控液晶显示屏画面检测方法，其特征在于，所述S2，还包括：在执行内容重组和动态遮罩的过程中，通过调整遮罩效果和遮罩的影响程度，得到调整后的图像内容。