一种适用于LED芯片的外观缺陷检测方法、系统及存储介质技术方案

本申请实施例提出了一种适用于LED芯片的外观缺陷检测方法、系统及存储介质，该方法包括获取包含潜在外观缺陷的结构化图像，并基于特征识别方式，从结构化图像中定位到LED芯片在图像中所处的坐标位置；根据坐标位置，从结构化图像中分割得到目标检测图像；从目标检测图像中确定存在外观缺陷的前景区域；在前景区域涵盖的图像范围内，确定外观缺陷所属的几何特征，并根据几何特征确定缺陷类别，几何特征包括区域面积、圆满度、紧密度、空洞数、空洞面积、圆度、凸度、矩形度、以及长宽比中心距偏差中的至少一种。该方法的实施能够提高LED芯片的外观缺陷检测效率。的外观缺陷检测效率。的外观缺陷检测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于LED芯片的外观缺陷检测方法、系统及存储介质


[0001]申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种适用于LED芯片的外观缺陷检测方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]在工业4.0的背景下，国家正在大力推进智能制造相关产业的布局和发展，并在工业生产环境下，加快自动化、以及信息化的建设。目前，在工业生产环境中依然存在大量需要人工操作的环节，例如Led芯片的外观缺陷检测，而Led芯片外观缺陷检测是产品质量把控的关键步骤。过去，传统的依靠人眼辨别Led芯片表面是否有缺陷的方法，已经不能满足越来越严格的检测精度要求，而且人工目检存在诸多隐患，检测人员的专业程度、效率问题和成本问题已经成为各个制造企业的心病。
[0003]另一方面，虽然目前相关的研究机构也已推出了各样的Led芯片外观缺陷检测方案，如利用AI技术进行检测，但其也存在诸多的不足，例如，使用AI技术检测的方案依赖数据，其需要在收集到足够数据之后才可以达到客户要求的检测精度，但是客户的产品往往更新迭代比较快，AI检测方案无法满足快速建档的需求。r/>
技术实现思路
<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于LED芯片的外观缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取包含潜在外观缺陷的结构化图像，并基于特征识别方式，从所述结构化图像中定位到LED芯片在图像中所处的坐标位置；根据所述坐标位置，从所述结构化图像中分割得到目标检测图像；从所述目标检测图像中确定存在外观缺陷的前景区域；在所述前景区域涵盖的图像范围内，确定外观缺陷所属的几何特征，并根据所述几何特征确定缺陷类别，所述几何特征包括区域面积、圆满度、紧密度、空洞数、空洞面积、圆度、凸度、矩形度、以及长宽比中心距偏差中的至少一种。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于特征识别方式，从所述结构化图像中定位到LED芯片在图像中所处的坐标位置，包括：获取待检测的初始图像，并根据LED芯片中各晶粒的识别特征，从所述初始图像中确定芯片所在的粗略范围；在所述粗略范围内，根据预设的极性图像模板进行精确定位，并根据得到的精确定位结果，确定LED芯片在图像中所处的坐标位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述坐标位置，从所述结构化图像中分割得到目标检测图像，包括：根据所述坐标位置生成相应的仿射变换矩阵；确定初始检测区域，并基于生成的仿射变换矩阵对所述初始检测区域进行仿射变换，得到目标检测区域；基于所述目标检测区域所对应的图像范围，从所述结构化图像中分割得到相应的目标检测图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标检测图像中确定存在外观缺陷的前景区域，包括：对所述目标检测图像进行二值化处理，得到相应的二值化图像；通过阈值分割方法对所述二值化图像进行分割处理，得到相应的前景图像和背景图像；根据LED芯片的外观缺陷所对应的识别特征，从所述前景图像中确定存在外观缺陷的前景区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对同一个LED芯片将存在多种缺陷类别，所述根据所述几何特征确定缺陷类别，包括：确定所属同一LED芯片的多种缺陷类别；根据外观缺陷对产品质量的影响程度，确定各个缺陷类别分别对应的优先级别，并将对应优先级别最高的缺陷类别，作为最终的目标缺陷...

【专利技术属性】
技术研发人员：别晓辉，童欣，别伟成，单书畅，
申请(专利权)人：视睿杭州信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：