[发明专利]一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级方法和装置

权利要求书

1.一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级方法，其特征在于，包括：

基于AOI的检测输出的不同类型的缺陷，根据预定的大类分类规则，将输入的不同类型的缺陷区分为若干大类；

基于输入的某一大类的若干缺陷，根据预定的小类分类规则，将该某一大类若干缺陷细分为各种小类；

基于输入的同一大类下的某一小类的若干缺陷，基于预定的小类分级规则，将该某一小类的若干缺陷区分为不同等级；

基于所述大类分类规则、所述小类分类规则及所述小类分级规则，标记所述AOI检测输出的缺陷。

2.如权利要求1所述的一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级方法，其特征在于，

所述预定的大类分类规则包括下属五种算法中的至少一种：

点检测算法、线检测算法、块检测算法、色斑检测算法和画面异常检测算法；

大类缺陷包括下属五种缺陷中的至少一种：

点大类缺陷、线大类缺陷、块大类缺陷、色斑大类缺陷和画面异常大类缺陷。

3.如权利要求2所述的一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级方法，其特征在于，

在预定的某一大类缺陷下，将若干的小类缺陷规则按照缺陷严重程度优先级进行排序，先进行优先级高的小类缺陷的分类判定；

当结果为是时，则进行小类缺陷的分级判定；

当结果为否时，则进行优先级较低的下一级的小类缺陷分类判定。

4.如权利要求3所述的一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级方法，其特征在于，

当进行小类缺陷的分级判定时，按照缺陷严重程度优先级进行排序，先进行优先级高的小类缺陷的分级判定；

当结果为是时，则输出携带有所述大类分类规则、所述小类分类规则及所述小类分级规则的缺陷结果；

当结果为否时，则进行优先级较低的下一级的小类缺陷分级判定。

5.如权利要求1-4任一项所述的一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级方法，其特征在于，所述“基于所述大类分类规则、所述小类分类规则及所述小类分级规则，标记所述AOI检测输出的缺陷”之后，还包括：

基于距离数据，对任两个或多个标记输出的缺陷之间的相互关系作出判定，得出两个缺陷之间或三个缺陷之间相交、或相离的关系认定。

6.如权利要求1-4任一项所述的一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级方法，其特征在于，所述预定的小类分类规则至少包括下述五种规则中的一种：

点类分类规则包括：画面、亮/暗、形状、区域、距离、个数或算法；

线类分类规则包括：画面、亮/暗、水平、垂直、交叉、区域、长度或宽度；

色斑分类规则包括：画面、亮/暗、形状、区域、个数、长宽比、角度、AI分类类别、或颜色；

块分类规则包括：画面、亮/暗、区域、长度、宽度或算法；

画面异常分类规则包括：画面、亮度、异常状态或算法。

7.如权利要求1-4任一项所述的一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级方法，其特征在于，所述预定的小类分级规则至少包括下述两种规则中的一种：

点类分级规则包括：尺寸、面积或对比度；

色斑类分级规则包括：面积、对比度或JND。

8.一种基于AOI的缺陷检测的自动分类分级装置，其特征在于，包括：

大类分类单元，用于基于AOI的检测输出的不同类型的缺陷，根据预定的大类分类规则，将输入的不同类型的缺陷区分为若干大类；

小类分类单元，用于基于输入的某一大类的若干缺陷，根据预定的小类分类规则，将该某一大类若干缺陷细分为各种小类；

小类分级单元，基于输入的同一大类下的某一小类的若干缺陷，根据预定的小类分级规则，将该某一小类的若干缺陷区分为不同等级；

标记单元，用于基于所述大类分类规则、所述小类分类规则及所述小类分级规则，标记所述AOI检测输出的缺陷。