[发明专利]LED灯珠缺陷检测和评估方法、装置、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种LED灯珠缺陷检测和评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取LED灯珠板图像，对所述LED灯珠板图像进行处理，获得整体的LED灯珠图像，形成I类标签图像；

S2：将所述I类标签图像进行语义分割处理，得到多个单一的LED灯珠图像；

S3：对所述多个单一的LED灯珠图像分别进行标签化处理，得到多个II类标签数据；

S4：将多个所述II类标签数据分成训练集和测试集，通过所述训练集对深度神经网络模型进行训练，通过所述测试集对所述深度神经网络模型进行测试，得到LED灯珠缺陷检测模型；

S5：对所有所述II类标签数据进行抽样检测，根据抽样检测的结果构建抽样模型；

S6：获取待检测的LED灯珠板图像并进行处理，获得整体的待检测的LED灯珠图像，形成待检测的I类标签图像；对所述待检测的I类标签图像进行语义分割处理，得到待检测的多个单一的LED灯珠图像；将所述待检测的多个单一的LED灯珠图像输入所述LED灯珠缺陷检测模型中进行检测，并将所述LED灯珠缺陷检测模型的检测结果输入所述抽样模型中进行评估；

S7：将所述抽样模型的评估结果A根据阈值N_ij和M_ij进行对比并归类存储，根据对比结果判断是否需要进行人工复检。

2.如权利要求1所述的LED灯珠缺陷检测和评估方法，其特征在于，所述步骤S7具体包括：根据所述阈值N_ij和M_ij将所述评估结果A分为A1、A2和A3三类，A1为大于所述阈值N_ij的评估结果，A2为小于或等于所述阈值N_ij且大于或等于所述阈值M_ij的评估结果，A3为小于所述阈值M_ij的评估结果；所述评估结果A1表示所述LED灯珠具有缺陷，所述评估结果A3表示所述LED灯珠没有缺陷，所述评估结果A2表示需要进行人工复检。

3.如权利要求2所述的LED灯珠缺陷检测和评估方法，其特征在于，如果所述评估结果A1、A2或A3中的存储结果大于X张图像时，则重新进行步骤S4。

4.如权利要求2所述的LED灯珠缺陷检测和评估方法，其特征在于，如果人工复检发现检测结果的错误率超过10％时，根据所述评估结果A1、A2和A3中存储结果以及所述训练集重新进行步骤S4。

5.如权利要求1所述的LED灯珠缺陷检测和评估方法，其特征在于，所述II类标签数据的编码位数为3-5位，所述编码为0或1，所述编码0表示所述LED灯珠无缺陷，所述编码1表示所述LED灯珠有缺陷。

6.如权利要求1或2任一项所述的LED灯珠缺陷检测和评估方法，其特征在于，所述阈值N_ij和M_ij分别设定为0.8和0.6。

7.如权利要求1所述的LED灯珠缺陷检测和评估方法，其特征在于，所述训练集和测试集的比例为7:3。

8.如权利要求1所述的LED灯珠缺陷检测和评估方法，其特征在于，所述抽样模型为X～N(μ,σ²)，所述抽样检测结果分为良品和缺陷品。