一种二极管引脚缺陷识别方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种二极管引脚缺陷识别方法，该方法获取包含二极管的第一区域和只包含引脚的四个第二区域；基于第一区域的第一主成分方向对第二区域进行匹配得到同一根引脚上的两个第二区域；利用设定尺寸的窗口遍历第二区域，分别计算每个窗口内的灰度方差，以获取每个第一疑似缺陷像素点的第一缺陷概率，获取每个第二区域的梯度图，根据梯度图获取每个第二疑似缺陷像素点的第二缺陷概率，结合第一缺陷概率和第二缺陷概率确认每个第二区域中的缺陷像素点；分别获取同一根引脚上的两个第二区域的连接区域，根据连接区域中的缺陷像素点数量确认缺陷区域。通过采用纹理和灰度计算，提高了二极管引脚的缺陷的检测结果。陷的检测结果。陷的检测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种二极管引脚缺陷识别方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种二极管引脚缺陷识别方法。

技术介绍

[0002]发光二极管的久放不会影响发光，唯一受到影响的是引脚生锈问题。受成本限制，直插式发光二极管很少用铜作引脚，一般都用钢质材料镀银或镀锡来制作，钢质也即是熟铁。由于镀层较薄，保管稍有不慎很容易生锈，特别是靠近根部和横杠切口部位，严重时会变脆断掉。
[0003]现有方法对二极管上引脚上的锈斑进行检测识别是通过色调对比，如果发现引脚上有接近锈斑的色调就认为是锈斑区域，该方法对于无色透明的二极管的检测识别效果较好，但对于有色二极管，由于有色玻壳的存在，通过该方法检测识别存在较大误差。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种二极管引脚缺陷识别方法，所采用的技术方案具体如下：采集二极管图像，对所述二极管图像进行语义分割，分别得到只包含二极管的第一区域和只包含引脚的四个第二区域；分别获取所述第一区域的第一主成分方向，对所述第二区域进行匹配得到多个匹配对，获取每个匹配对对应两个所述第二区域的第二主成分方向，根据第一主成分方向与第二主成分方向的差值之和，将差值之和最小所对应的匹配对作为同一根引脚上的两个所述第二区域；利用设定尺寸的窗口遍历所述第二区域，分别计算每个窗口内的灰度方差，将灰度方差作为对应窗口的中心点的值，得到灰度方差图像；对所述灰度方差图像进行阈值分割，确认第一疑似缺陷像素点，并计算每个第一疑似缺陷像素点的第一缺陷概率；利用sobel算子获取每个所述第二区域的梯度图，通过窗口获取每个窗口对应的梯度方向直方图，统计所述梯度方向直方图的方向数量，得到相邻方向的标准角度差值，根据标准角度差值计算对应窗口的方向无序性；将每个窗口的方向无序性作为对应窗口的中心像素点的方向无序性，得到每个所述第二区域的方向无序性图像，对所述方向无序性图像进行阈值分割，得到第二疑似缺陷像素点，并计算每个第二疑似缺陷像素点的第二缺陷概率；结合第一缺陷概率和第二缺陷概率确认每个所述第二区域中的缺陷像素点；分别获取同一根引脚上的两个所述第二区域的连接区域，根据连接区域中的缺陷像素点数量确认缺陷区域。
[0005]进一步的，所述第一缺陷概率的获取方法，包括：获取所有第一疑似缺陷像素点中的最大灰度值，将每个第一疑似缺陷像素点的灰度值与最大灰度值的比值作为对应第一疑似缺陷像素点的第一缺陷概率。
[0006]进一步的，所述相邻方向的标准角度差值的获取方法，包括：
将360度与方向数量之间的比值作为相邻方向的标准角度差值。
[0007]进一步的，所述根据标准角度差值计算对应窗口的方向无序性的方法，包括：分别获取所述梯度方向直方图中相邻方向的角度差值，计算每个角度差值与标准角度差值的比值，得到比值序列，计算比值序列的均值；计算所述梯度方向直方图中所有方向的矢量方向之和，将所述比值序列的均值、所述矢量方向之和的模以及方向数量之间的乘积作为对应窗口的方向无序性。
[0008]进一步的，所述第二缺陷概率的获取方法，包括：获取所有第二疑似缺陷像素点中的最大灰度值，将每个第二疑似缺陷像素点的灰度值与最大灰度值的比值作为对应第二疑似缺陷像素点的第二缺陷概率。
[0009]进一步的，所述结合第一缺陷概率和第二缺陷概率确认每个所述第二区域中的缺陷像素点的方法，包括：当第一疑似缺陷像素点和第二疑似缺陷像素点属于同一像素点时，获取对应第一缺陷概率与第二缺陷概率的乘积；当乘积大于乘积阈值时，确认该像素点为缺陷像素点。
[0010]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：通过采用纹理和灰度计算，而不是色调的对比，结合锈斑区域的纹理特征可以对玻壳内部的锈斑缺陷也进行识别；通过对同一匹配对中的非遮罩区域和遮罩区域的连接处的锈斑进行检测识别，可以得到该玻壳内部的缺陷是否是锈斑区域，检测结果的可靠性较高。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0012]图1为本专利技术一个实施例提供的一种二极管引脚缺陷识别方法的步骤流程图；图2为发光二极管的示意图；图3为锈斑图像的示意图。
具体实施方式
[0013]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种二极管引脚缺陷识别方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0014]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0015]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种二极管引脚缺陷识别方法的具体方案。
[0016]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种二极管引脚缺陷识别方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，采集二极管图像，对二极管图像进行语义分割，分别得到只包含二极管的第一区域和只包含引脚的四个第二区域。
[0017]具体的，首先通过摄像机对二极管图像进行采集，得到二极管图像，将得到的二极管图像通过二极管语义分割网络和引脚语义分割网络分别得到只含二极管的第一图像和只含引脚的第二图像。
[0018]二极管语义分割网络的训练过程如下：1.使用的数据集为俯视采集的二极管图像的数据集，发光二极管的样式为多种多样的。
[0019]2.需要分割的像素共分为两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于发光二极管的标注为1。
[0020]3.网络的任务是分类，所有使用的loss函数为交叉熵损失函数。
[0021]通过语义分割得到的0
‑
1掩膜图像与原图像相乘，得到只含有二极管的图像，得到二极管的第一区域，去除了背景的干扰。
[0022]引脚语义分割网络的训练过程如下：1.使用的数据集为俯视采集的二极管图像的数据集，发光二极管的样式为多种多样的。
[0023]2.需要分割的像素共分为两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于发光二极管的引脚的标注为1。
[0024]3.网络的任务是分类，所有使用的loss函数为交叉熵损失函数。
[0025]通过语义分割得到的0
‑
1掩膜图像与原图像相乘，得到只含有引脚的图像，去除了背景的干扰。如图2所示，由于引脚区域被划分为了四个区域，因此通过引脚语义分割网络可以得到引脚的四个第二区域。
[0026]步骤S002，分别获取第一区域的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种二极管引脚缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集二极管图像，对所述二极管图像进行语义分割，分别得到只包含二极管的第一区域和只包含引脚的四个第二区域；分别获取所述第一区域的第一主成分方向，对所述第二区域进行匹配得到多个匹配对，获取每个匹配对对应两个所述第二区域的第二主成分方向，根据第一主成分方向与第二主成分方向的差值之和，将差值之和最小所对应的匹配对作为同一根引脚上的两个所述第二区域；利用设定尺寸的窗口遍历所述第二区域，分别计算每个窗口内的灰度方差，将灰度方差作为对应窗口的中心点的值，得到灰度方差图像；对所述灰度方差图像进行阈值分割，确认第一疑似缺陷像素点，并计算每个第一疑似缺陷像素点的第一缺陷概率；利用sobel算子获取每个所述第二区域的梯度图，通过窗口获取每个窗口对应的梯度方向直方图，统计所述梯度方向直方图的方向数量，得到相邻方向的标准角度差值，根据标准角度差值计算对应窗口的方向无序性；将每个窗口的方向无序性作为对应窗口的中心像素点的方向无序性，得到每个所述第二区域的方向无序性图像，对所述方向无序性图像进行阈值分割，得到第二疑似缺陷像素点，并计算每个第二疑似缺陷像素点的第二缺陷概率；结合第一缺陷概率和第二缺陷概率确认每个所述第二区域中的缺陷像素点；分别获取同一根引脚上的两个所述第二区域的连接区域，根据连接区域中的缺陷像素点数量确认缺陷区域。2.如权利要求1所述的一种二极管引脚缺陷识别方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：易俊钰，
申请(专利权)人：南通市通州区精华电器有限公司，
类型：发明
国别省市：