一种发光二极管生产设备的智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及

【技术实现步骤摘要】
一种发光二极管生产设备的智能控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及
LED
生产设备控制
，特别是一种发光二极管生产设备的智能控制方法及系统
。

技术介绍

[0002]发光二极管（
LED
）封胶是一项关键的制造过程，旨在保护
LED
芯片
、
提供机械支撑
、
改善光学性能并提高环境稳定性
。
传统的发光二极管封胶设备通常使用固定的参数进行封胶过程，这些参数包括封胶速度
、
封胶量
、
封胶时间和封胶压力等
。
这种传统方法存在一些不足，其一是传统设备无法自动适应不同
LED
封胶需求，因为它们固定在一组参数上，无法调整，缺乏自适应性，智能化程度低；其二由于
LED
晶片中可能存在如凸起
、
凹陷等缺陷，固定参数的使用可能导致封胶不均匀或过度封胶，从而影响
LED
产品的质量和性能，废品率高；另外，由于使用相同的参数，传统设备可能会浪费材料和能源，导致生产成本上升
。

技术实现思路

[0003]本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种发光二极管生产设备的智能控制方法及系统
。
[0004]为达到上述目的本专利技术采用的技术方案为：本专利技术第一方面公开了一种发光二极管生产设备的智能控制方法，包括以下步骤：通过激光点云扫描设备对待封胶
LEDr/>晶片的各个预设区域进行扫描，并获取各个预设区域所反馈的点云数据，并通过局部离群因子对所述点云数据进行离群检测，得到若干个点云数据集；通过
ICP
对各个点云数据集中的点云数据进行对齐处理，得到对齐后的点云数据，并基于点云重构的方式根据所述对齐后的点云数据生成待封胶
LED
晶片的实际三维模型图；基于所述实际三维模型图对待封胶
LED
晶片进行评估，以将待封胶
LED
晶片定义为一类品或二类品；获取
LED
晶片的预设封胶工艺信息，根据所述预设封胶工艺信息确定出预设封胶参数与
LED
晶片在封胶后封胶区域的标准封胶三维模型图；若该待封胶
LED
晶片为一类品，则直接基于所述预设封胶参数控制封胶设备对一类品待封胶
LED
晶片进行封胶处理；若该待封胶
LED
晶片为二类品，则对所述预设封胶参数进行调整，得到调整后的封胶参数，基于所述调整后的封胶参数控制封胶设备对二类品待封胶
LED
晶片进行封胶处理
。
[0005]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，通过激光点云扫描设备对待封胶
LED
晶片的各个预设区域进行扫描，并获取各个预设区域所反馈的点云数据，并通过局部离群因子对所述点云数据进行离群检测，得到若干个点云数据集，具体为：
通过激光点云扫描设备对待封胶
LED
晶片的各个预设区域进行扫描，并获取各个预设区域所反馈的点云数据，构建若干个数据库，并将各个预设区域所反馈的点云数据导入相应的数据库中；扫描完毕后，获取各数据库中的点云数据，并引入
PCA
算法，以将各数据库中的点云数据映射到低维空间中，得到若干个与点云数据相对应的数据点；对于每个数据点，定义一个预设大小范围的领域，并计算该数据点在领域内与其余数据点之间的欧氏距离，根据该数据点在领域内与其余数据点之间的欧氏距离确定出该数据点的局部可达密度，以此类推，计算得到每个数据点的局部可达密度；其中，局部可达密度度量了数据点与其邻域内点的相似性；根据每个数据点的局部可达密度确定出各个数据点的局部离群因子值；并将各个数据点的局部离群因子值与预设阈值进行比较；将局部离群因子值大于预设阈值的数据点筛除，以将数据库中离群的点云数据筛除；重复以上步骤，直至对所有数据库中的点云数据均进行离群检测后，更新各个数据库，并各个数据库剩余的点云数据输出，得到若干个点云数据集
。
[0006]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，通过
ICP
对各个点云数据集中的点云数据进行对齐处理，得到对齐后的点云数据，并基于点云重构的方式根据所述对齐后的点云数据生成待封胶
LED
晶片的实际三维模型图，具体为：构建虚拟空间，将各点云数据集均导入所述虚拟空间中，并将
LED
晶片特定区域所对应的点云数据集作为源点云数据集；在所述虚拟空间中随机访问一个点云数据集并将其标记为目标点云数据集，初始化变换矩阵，将目标点云数据集中的点云数据通过所述变换矩阵进行刚性变换，以将目标点云数据集与源点云数据集进行初始对齐；计算初始对齐区域内目标点云数据集中点云数据与源点云数据集中点云数据之间的马氏距离，并将初始对齐区域内目标点云数据集中点云数据与源点云数据集中点云数据之间的马氏距离进行均值处理，得到平均马氏距离，根据所述平均马氏距离确定出目标点云数据集与源点云数据集进行初始对齐后的度量误差；根据所述目标点云数据集与源点云数据集进行初始对齐后的度量误差来估计新的变换矩阵，以最小化误差，并通过最小二乘法更新变换矩阵，不断迭代以上步骤，直至所述度量误差小于预设误差值，得到最佳的变换矩阵，将目标点云数据集与源点云数据集对齐；随机访问虚拟空间中下一个点云数据集，重复以上步骤，以将待封胶
LED
晶片的各个预设区域对应的点云数据集中的点云数据进行对其处理，得到对齐后的点云数据；将所述对齐后的点云数据进行网格化处理，得到模型曲面，并将各个预设区域的纹理映射到模型区域对应的区域上，得到待封胶
LED
晶片的实际三维模型图
。
[0007]进一步地，本专利技术的一个较佳实施例中，基于所述实际三维模型图对待封胶
LED
晶片进行评估，以将待封胶
LED
晶片定义为一类品或二类品，具体为：通过大数据网络获取标准
LED
晶片的尺寸参数信息，根据所述尺寸参数信息构建得到标准
LED
晶片的标准三维模型图；获取所述实际三维模型图的定位基准面的位置区域，并对该位置区域进行标记处
理；获取所述标准三维模型图的定位基准面的位置区域，并对该位置区域进行标记处理；构建空间三维坐标系，将所述实际三维模型图与标准三维模型图均导入所述空间三维坐标系中，并使得实际三维模型图与标准三维模型图的定位基准面相互重合，以对实际三维模型图与标准三维模型图进行配准处理；在所述空间三维坐标系中将实际三维模型图与标准三维模型图相重叠的模型区域剔除，并保留不重叠的模型区域，得到偏差模型图；根据所述偏差模型图确定出所述实际三维模型图与标准三维模型图重合度；将所述重合度与预设重合度进行比较；若所述重合度大于预设重合度，则将该待封胶
LED
晶片定义为一类品；若所述重合度不大于预设重合度，则将该待封胶...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种发光二极管生产设备的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：通过激光点云扫描设备对待封胶
LED
晶片的各个预设区域进行扫描，并获取各个预设区域所反馈的点云数据，并通过局部离群因子对所述点云数据进行离群检测，得到若干个点云数据集；通过
ICP
对各个点云数据集中的点云数据进行对齐处理，得到对齐后的点云数据，并基于点云重构的方式根据所述对齐后的点云数据生成待封胶
LED
晶片的实际三维模型图；基于所述实际三维模型图对待封胶
LED
晶片进行评估，以将待封胶
LED
晶片定义为一类品或二类品；获取
LED
晶片的预设封胶工艺信息，根据所述预设封胶工艺信息确定出预设封胶参数与
LED
晶片在封胶后封胶区域的标准封胶三维模型图；若该待封胶
LED
晶片为一类品，则直接基于所述预设封胶参数控制封胶设备对一类品待封胶
LED
晶片进行封胶处理；若该待封胶
LED
晶片为二类品，则对所述预设封胶参数进行调整，得到调整后的封胶参数，基于所述调整后的封胶参数控制封胶设备对二类品待封胶
LED
晶片进行封胶处理
。2.
根据权利要求1所述的一种发光二极管生产设备的智能控制方法，其特征在于，通过激光点云扫描设备对待封胶
LED
晶片的各个预设区域进行扫描，并获取各个预设区域所反馈的点云数据，并通过局部离群因子对所述点云数据进行离群检测，得到若干个点云数据集，具体为：通过激光点云扫描设备对待封胶
LED
晶片的各个预设区域进行扫描，并获取各个预设区域所反馈的点云数据，构建若干个数据库，并将各个预设区域所反馈的点云数据导入相应的数据库中；扫描完毕后，获取各数据库中的点云数据，并引入
PCA
算法，以将各数据库中的点云数据映射到低维空间中，得到若干个与点云数据相对应的数据点；对于每个数据点，定义一个预设大小范围的领域，并计算该数据点在领域内与其余数据点之间的欧氏距离，根据该数据点在领域内与其余数据点之间的欧氏距离确定出该数据点的局部可达密度，以此类推，计算得到每个数据点的局部可达密度；其中，局部可达密度度量了数据点与其邻域内点的相似性；根据每个数据点的局部可达密度确定出各个数据点的局部离群因子值；并将各个数据点的局部离群因子值与预设阈值进行比较；将局部离群因子值大于预设阈值的数据点筛除，以将数据库中离群的点云数据筛除；重复以上步骤，直至对所有数据库中的点云数据均进行离群检测后，更新各个数据库，并各个数据库剩余的点云数据输出，得到若干个点云数据集
。3.
根据权利要求1所述的一种发光二极管生产设备的智能控制方法，其特征在于，通过
ICP
对各个点云数据集中的点云数据进行对齐处理，得到对齐后的点云数据，并基于点云重构的方式根据所述对齐后的点云数据生成待封胶
LED
晶片的实际三维模型图，具体为：构建虚拟空间，将各点云数据集均导入所述虚拟空间中，并将
LED
晶片特定区域所对应的点云数据集作为源点云数据集；在所述虚拟空间中随机访问一个点云数据集并将其标记为目标点云数据集，初始化变换矩阵，将目标点云数据集中的点云数据通过所述变换矩阵进行刚性变换，以将目标点云
数据集与源点云数据集进行初始对齐；计算初始对齐区域内目标点云数据集中点云数据与源点云数据集中点云数据之间的马氏距离，并将初始对齐区域内目标点云数据集中点云数据与源点云数据集中点云数据之间的马氏距离进行均值处理，得到平均马氏距离，根据所述平均马氏距离确定出目标点云数据集与源点云数据集进行初始对齐后的度量误差；根据所述目标点云数据集与源点云数据集进行初始对齐后的度量误差来估计新的变换矩阵，以最小化误差，并通过最小二乘法更新变换矩阵，不断迭代以上步骤，直至所述度量误差小于预设误差值，得到最佳的变换矩阵，将目标点云数据集与源点云数据集对齐；随机访问虚拟空间中下一个点云数据集，重复以上步骤，以将待封胶
LED
晶片的各个预设区域对应的点云数据集中的点云数据进行对其处理，得到对齐后的点云数据；将所述对齐后的点云数据进行网格化处理，得到模型曲面，并将各个预设区域的纹理映射到模型区域对应的区域上，得到待封胶
LED
晶片的实际三维模型图
。4.
根据权利要求1所述的一种发光二极管生产设备的智能控制方法，其特征在于，基于所述实际三维模型图对待封胶
LED
晶片进行评估，以将待封胶
LED
晶片定义为一类品或二类品，具体为：通过大数据网络获取标准
LED
晶片的尺寸参数信息，根据所述尺寸参数信息构建得...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄永乐，郑小平，
申请(专利权)人：深圳市胜天光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：