[发明专利]一种基于流形学习的LED分类方法有效
| 申请号： | 201910550348.0 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110363227B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 高健;罗瑞荣;张揽宇;邓海祥;陈新 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于流形学习的LED分类方法，包括以下步骤：S1：获取包括LED的图像，将所述图像转为灰度图像；S2：将步骤S1中的灰度图像中除LED荧光胶边缘部分区域的区域进行图像掩膜，得到掩膜图像；S3：将步骤S2得到的掩膜图像进行降维处理，得到降维数据；S4：将步骤S3得到的降维数据传入分类器进行分类，得到良品LED，胶量多LED、胶量少LED的LED分类。本发明通过分离LED荧光胶边缘环形图像，结合非线性降维算法，改变胶量特征的分布，提取LED的胶量特征，减少冗余信息对特征提取的干扰，提高了分类器的分类准确率；同时在降维算法中，优化迭代过程中使用的条件概率函数，能够降低算法的整体耗时。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 流形 学习 led 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于流形学习的LED分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取包括LED的图像，将所述图像转为灰度图像；S2：将步骤S1中的灰度图像中除LED荧光胶边缘部分区域的区域进行图像掩膜，得到掩膜图像；S3：将步骤S2得到的掩膜图像进行降维处理，得到降维数据；S4：将步骤S3得到的降维数据传入分类器进行分类，得到良品LED，胶量多LED、胶量少LED的LED分类。
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