LED的漏焊缺陷的检测方法、装置、设备及储存介质制造方法及图纸

本申请是关于一种LED的漏焊缺陷的检测方法、装置、设备及储存介质。该方法包括：采集LED的产品图像并对产品图像进行处理，识别出焊线和焊点区域；通过对焊线和焊点图像进行二值化处理，得到焊线和焊点的二值图；基于焊线和焊点二值图算出的焊线与焊点区域的面积，并与预设的面积阈值进行比较，根据比较结果进行LED的漏焊缺陷检测。本申请提供的方案，能够简单、准确且客观地实现LED的漏焊缺陷检测。准确且客观地实现LED的漏焊缺陷检测。准确且客观地实现LED的漏焊缺陷检测。

【技术实现步骤摘要】
LED的漏焊缺陷的检测方法、装置、设备及储存介质


[0001]本申请涉及半导体
，尤其涉及LED的漏焊缺陷的检测方法、装置、设备及储存介质。

技术介绍

[0002]随着LED技术的发展，LED照明在现代技术中越来越广泛，LED技术逐渐在各个领域中占据重要的地位。在LED生产过程中，其生产和封装过程十分重视成品率和质量，所以生产和封装过程的焊线缺陷检测和质量控制十分重要。焊线是将LED半导体芯片的正负极进行相连，漏焊将会直接导致LED产品不合格，因此，寻找一种快速准确的LED的漏焊缺陷的检测方法对于提高LED产品质量，降低生产成本有重要意义。
[0003]传统的焊线检测大多采取人工检测的方法，检测员需长时间在显微镜下对大量产品的焊线利用肉眼进行漏焊缺陷的检测，容易造成检测员视觉疲劳，从而导致误检情况出现，难以保证产品质量一致性，尤其是对于半透明点胶的LED产品，半透明点胶降低了焊线和焊点的清晰度，加大了人工检测的难度。

技术实现思路

[0004]为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种LED的漏焊缺陷的检测方法，能够客观准确地实现LED产品的漏焊检测。
[0005]本申请第一方面提供一种LED的漏焊缺陷的检测方法，包括：采集LED的产品图像；对所述产品图像进行识别定位，得到焊线图像和焊点图像；对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图；基于所述焊线二值图和所述焊点二值图分别计算出焊线最大连通域面积M和焊点最大连通域面积N；根据所述M与焊线面积阈值L的比较结果以及所述N与焊点面积阈值W的比较结果，判断得到所述LED的漏焊缺陷检测结果。
[0006]在一种实施方式中，所述对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图，包括：对所述焊线图像进行锐化处理，得到锐化图像；对所述焊点图像进行顶帽图像处理，得到顶帽图像；对所述锐化图像和所述顶帽图像分别进行二值化图像处理，得到所述焊线二值图和所述焊点二值图。
[0007]在一种实施方式中，所述对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图，包括：根据所述焊线图像的各个像素点的灰度值与第一阈值的比较结果更新各个像素
点的灰度值，得到所述焊线二值图；根据所述焊点图像的各个像素点的灰度值与第二阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊点二值图。
[0008]在一种实施方式中，所述根据所述焊线图像的各个像素点的灰度值与第一阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊线二值图中，一个像素点的灰度值更新过程，包括：读取所述像素点的灰度值；判断所述灰度值是否大于或等于第一阈值T1，若是，则将所述像素点的灰度值调整为255；若否，则将所述像素点的灰度值调整为0；所述第一阈值T1的取值范围为100至130。
[0009]在一种实施方式中，所述根据所述焊点图像的各个像素点的灰度值与第二阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊点二值图中，一个像素点的灰度值更新过程，包括：读取所述像素点的灰度值；判断所述灰度值是否大于或等于第二阈值T2，若是，则将所述像素点的灰度值调整为255；若否，则将所述像素点的灰度值调整为0；所述第二阈值T2的取值范围为1至5。
[0010]在一种实施方式中，根据所述M与焊线面积阈值L的比较结果以及所述N与焊点面积阈值W的比较结果，判断得到所述LED的漏焊缺陷检测结果，包括：判断M小于L且N大于W是否成立，若是，则判定所述LED存在漏焊缺陷；若否，则判定所述LED未漏焊。
[0011]本申请第二方面提供一种LED的漏焊缺陷的检测装置，包括：采集模块，用于采集LED的产品图像并将所述产品图像传输至图像处理模块；图像处理模块，用于对所述产品图像进行焊线和焊点区域的识别与分割，以及进行二值化图像处理并将得到二值图传输至计算模块；计算模块，根据焊线和焊点的二值图计算出所述焊线和焊点的最大连通域面积，并将所述焊线和焊点的最大连通域面积传输至缺陷检测模块；缺陷检测模块，根据所述焊线和焊点的最大连通域面积进行分析，输出所述LED的漏焊缺陷检测结果。
[0012]本申请第三方面提供一种LED的漏焊缺陷的检测设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
[0013]本申请第四方面提供一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
[0014]本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：本方案通过对焊线和焊点图像进行二值化处理，得到焊线和焊点的二值图，基于二值图计算出焊线与焊点区域的面积，并将其与预设的面积阈值进行，实现LED的漏焊缺陷检测。通过二值化图像处理，可以将检测区域与背景进行分离，从而防止背景像素对检测过
程的干扰，从而提高检测的准确性。尤其是对于半透明点胶的LED产品，能够消除半透明点胶对于焊线和焊点清晰度的影响，避免因干扰而出现的误判，提高检测的正确性。通过计算焊接区域的面积，并将其与面积阈值进行对比，即可实现漏焊缺陷的检测，该过程具有可量化的评判标准，排除了人工检测的主观性对检测准确度的影响，保证了产品质量一致性。
[0015]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0016]通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
[0017]图1是本申请实施例示出的LED的漏焊缺陷的检测方法的流程示意图；图2为本申请实施例示出的焊线和焊点区域的定位方法的流程示意图；图3为本申请实施例示出的焊线和焊点的二值图的获取方法的流程示意图；图4为本申请实施例示出的LED的漏焊缺陷的检测装置的结构示意图；图5是本申请实施例示出的LED的漏焊缺陷的检测设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0019]在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0020]应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种LED的漏焊缺陷的检测方法，其特征在于，包括：采集LED的产品图像；对所述产品图像进行识别定位，得到焊线图像和焊点图像；对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图；基于所述焊线二值图和所述焊点二值图分别计算出焊线最大连通域面积M和焊点最大连通域面积N；根据所述M与焊线面积阈值L的比较结果以及所述N与焊点面积阈值W的比较结果，判断得到所述LED的漏焊缺陷检测结果。2.根据权利要求1所述的LED的漏焊缺陷的检测方法，其特征在于，所述对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图，包括：对所述焊线图像进行锐化处理，得到锐化图像；对所述焊点图像进行顶帽图像处理，得到顶帽图像；对所述锐化图像和所述顶帽图像分别进行二值化图像处理，得到所述焊线二值图和所述焊点二值图。3.根据权利要求1所述的LED的漏焊缺陷的检测方法，其特征在于，所述对所述焊线图像和所述焊点图像分别进行二值化图像处理，得到焊线二值图和焊点二值图，包括：根据所述焊线图像的各个像素点的灰度值与第一阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊线二值图；根据所述焊点图像的各个像素点的灰度值与第二阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊点二值图。4.根据权利要求3所述的LED的漏焊缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据所述焊线图像的各个像素点的灰度值与第一阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述焊线二值图中，一个像素点的灰度值更新过程，包括：读取所述像素点的灰度值；判断所述灰度值是否大于或等于第一阈值T1，若是，则将所述像素点的灰度值调整为255；若否，则将所述像素点的灰度值调整为0；所述第一阈值T1的取值范围为100至130。5.根据权利要求3所述的LED的漏焊缺陷的检测方法，其特征在于，所述根据所述焊点图像的各个像素点的灰度值与第二阈值的比较结果更新各个像素点的灰度值，得到所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晨刚，陈健，李正大，
申请(专利权)人：惠州高视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：