(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111680004.5 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 江西省通讯终端产业 技术研究院有 限公司 地址 343000 江西省吉安市井冈山经济技 术开发区普祥路物联网创客园3号楼 (72)发明人 周显恩　王耀南　毛建旭　汪志成　 朱青　王飞文　谢家胤　周新城　 杨林　刘世福　李达　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)B07C 5/342(2006.01) B07C 5/36(2006.01) (54)发明名称 一种基于机器视觉与高光谱成像技术的LED 巨量分选方法、 系统及设备 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器视觉与高光谱 成像技术的LED巨量 分选方法、 系统及设备， 该方 法首先， 对 LED基板进行LED灯珠定位识别， 然后， 基于LED灯珠光学信息进行合格与否 标记， 最后， 通过对LED基板切割， 将经过切割后的不合格单 个LED灯珠进行剔除。 通过对 LED基板先整板检测 再切割分类的新工艺， 大大提高了LED分选的速 度与效率； 通过采用双线性插值与SSD神经网络 相结合的方法进行灯珠定位识别， 大幅提升了对 LED基板上各灯珠进行定位的准确率； 采用自适 应阈值分割与光谱曲线均值化相结合的主波长 提取方法， 大幅提升了灯珠光谱检测的效率。 本 发明能推动LED分选行业由逐颗检测到整板检测 的变革。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114463272 A 2022.05.10 CN 114463272 A 1.一种基于机器视觉与高光谱成像技术的LED巨量分选方法， 其特征在于， 首先， 对LED 基板进行LED灯珠定位识别， 然后， 基于LED灯珠光学信息进行合格与否标记， 最后， 通过对 LED基板切割， 将经 过切割后的不 合格单个LED灯珠进行剔除。 2.根据权利 要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对LED基板进行LED灯珠定位识别的具 体过程如下： 步骤1.1， 基于LED基板四角位置与用于 定位的检测治具进行对位； 步骤1.2， 使用CCD相机对经过对位后的LED基板进行拍照， 使用双线性插值与SSD神经 网络相结合的目标检测算法对LED基板上所有灯珠进 行定位， 得到LED基板上各灯珠的位置 信息。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述使用双线性插值与SSD神经网络相结 合的目标检测算法对LED基板上 所有灯珠进行定位的具体过程如下： 步骤1.2.1， 对经 过与检测治具对位后的LED基板图像使用双线性插值 算法进行旋转； 步骤1.2.2， 对旋转后的图像进行缩放、 灰度化和非线性拉伸的预处 理； 步骤1.2.3， 将预处理后的图像输入到训练好的SSD神经网络中进行目标检测， 得到各 灯珠的位置信息并储 存； 利用经过步骤1.2.1和步骤1.2.2处理后的LED基板图像作为输入数据， LED灯珠位置信 息作为输出数据， 对SSD神经网络进 行训练， 以LED灯珠实际位置和SSD神经网络输出的预测 位置之差最小时， 获得 所述训练好的S SD神经网络 。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于LED灯珠光学信息进行合格与否 标记的具体过程如下： 步骤2.1， 点亮LED基板， 对经过与检测治具对位后且点亮后的LED基板图像使用双线性 插值算法进行旋转后， 再进行缩放、 灰度化和非线性拉伸的预处 理； 步骤2.2， 使用自适应阈值分割算法对步骤2.1预处理后的图像进行分割， 得到各LED灯 珠的核心发光区域； 步骤2.3， 对各LED灯珠核心 发光区域 内像素的灰度值及光谱曲线做均 值处理， 得到LED 基板上各LED灯珠的最终灰度值与最终主 波长； 步骤2.4， 将各LED灯珠的最终灰度值、 最终主波长分别与灰度值设定值、 主波长设定值 进行比较， 若差值超出设定阈值， 则标记为 不合格灯珠， 否则， 标记为 合格灯珠。 5.一种基于 机器视觉与高光谱成像技 术的LED巨量分选系统， 其特 征在于， 包括： 柔性贴合机构1、 CCD相机2、 高光谱相机3、 柔性分拣机构4、 工控机、 切割机以及LED基板 传送带； 所述LED基板传送带将LED基板传输 至对位工位处； 所述柔性贴合机构用于LED基板与检测治具对位； 所述CCD相机用于对LED基板进行拍照， 采集各LDE灯珠的位置信息与亮度信息； 所述高光谱相机用于对LED基板进行拍照， 采集各LED灯珠的光谱信息； 所述工控机基于CCD相机和高光谱相机采集的信息进行各LED灯珠位置的定位识别和 合格与否标记； 所述切割机用于对LED基板基于LED灯珠的位置信息进行切割； 所述柔性分拣机构用于剔除LED基板中不 合格的LED灯珠， 实现LED灯珠的巨量分选 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114463272 A 26.根据权利 要求5所述的系统， 其特征在于， 所述工控机基于CCD相机采集的LED基板图 像进行各LED灯珠位置的定位识别， 包括： 预处理单元， 对经过与检测治具对位后的LED基板图像使用双线性插值算法进行旋转， 对旋转后的图像进行缩放、 灰度化和非线性拉伸的预处 理； 识别单元， 将预处理后的图像输入到训练好的SSD神经网络中进行目标检测识别， 得到 各灯珠的位置信息并储 存； 利用经过预处理单元处理后的LED基板图像作为输入数据， LED灯 珠位置信息作 为输出 数据， 对SSD神经网络进行训练， 以LED灯珠实际位置和SSD神经网络输出的预测位置 之差最 小时， 获得 所述训练好的S SD神经网络 。 7.根据权利要求5所述的系统， 其特征在于， 所述工控机基于高光谱相机采集的LED基 板图像进行 各LED灯珠合格与否标记， 包括： 点亮单元， 点亮LED基板； 预处理单元， 对经过与检测治具对位后且点亮后的LED基板图像进行旋转后， 再进行缩 放、 灰度化和非线性拉伸的预处 理； 分割单元， 使用自适应阈值分割算法对经过预处理单元预处理后的图像进行分割， 得 到各LED灯珠的核心发光区域； 均值处理单元， 对各LED灯 珠核心发光区域内像素的灰度值及光谱曲线做均值处理， 得 到LED基板上 各LED灯珠的最终灰度值与最终主 波长； 标记单元， 将各LED灯珠的最终灰度值、 最终主波长分别与灰度值设定值、 主波长设定 值进行比较， 若差值超出设定阈值， 则标记为 不合格灯珠， 否则， 标记为 合格灯珠。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器， 所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的 计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求 1‑4任一项所述 的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114463272 A 3