[发明专利]LED半导体封装点胶缺陷检测方法、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种LED半导体封装点胶缺陷检测方法，其特征在于，包括：

将待检图像输入深度自编码神经网络，输出得到重构图像；

计算所述待检图像和所述重构图像对应像素点之间的误差值；

根据所述误差值构建残差图像，所述残差图像仅包含封装点胶缺陷的特征信息；

对所述残差图像进行区域划分，得到K个区域，所述K为大于或等于2的整数；

根据所述K个区域的面积确定半导体封装点胶的缺陷类型；

所述对所述残差图像进行区域划分，得到K个区域包括：

利用OpenCV 开源图形库算法将所述待检图像进行区域划分，得到芯片区域、胶体区域和杯壳区域；

利用所述芯片区域、所述胶体区域和所述杯壳区域对所述残差图像进行对应位置的区域划分，得到所述残差图像上的所述芯片区域、所述胶体区域和所述杯壳区域；

所述根据所述K个区域的面积确定半导体封装点胶的缺陷类型包括：

确定第一面积，第二面积和第三面积；

比较第一面积和第一面积阈值，若所述第一面积大于所述第一面积阈值，则判定存在第一类型缺陷；

若所述第一面积小于或等于所述第一面积阈值，则比较第二面积和第二面积阈值，若所述第二面积大于所述第二面积阈值，则判定存在第二类型缺陷；

若所述第二面积小于或等于所述第二面积阈值，则比较第三面积和第三面积阈值，若所述第三面积大于所述第三面积阈值，则判定存在第三类型缺陷；

所述第一面积、所述第二面积和所述第三面积分别为所述杯壳区域的面积、所述胶体区域的面积和所述芯片区域的面积，所述第一类型缺陷包括白边缺陷和溢胶缺陷，所述第二类型缺陷包括少胶缺陷和多胶缺陷，所述第三类型缺陷包括漏焊缺陷和叠晶缺陷。

2.根据权利要求1所述的一种LED半导体封装点胶缺陷检测方法，其特征在于，所述利用OpenCV 开源图形库算法将所述待检图像进行区域划分，得到芯片区域、胶体区域和杯壳区域包括：

将所述待检图像转成HSV格式图像，利用InRange算子获取所述HSV格式图像的红色mask图像，将所述红色mask图像进行二值化得到二值化图像，获取所述二值化图像的最大连通域定义为芯片区域；

获取所述待检图像的R-B图像，利用积分算子获取所述R-B图像的积分图像，利用预设矩形框对所述积分图像进行滑动搜索，将所述矩形框的四角像素和为最大值所对应的区域定义为胶体区域；

将除所述芯片区域和所述胶体区域以外的区域定义为杯壳区域。

3.根据权利要求1所述的一种LED半导体封装点胶缺陷检测方法，其特征在于，所述将待检图像输入深度自编码神经网络之前，还包括：

利用正常样品图像训练所述深度自编码神经网络，所述正常样品图像为无封装点胶缺陷的LED半导体产品图像。

4.根据权利要求1所述的一种LED半导体封装点胶缺陷检测方法，其特征在于，所述深度自编码神经网络包括编码模块和解码模块；

所述编码模块包括N组级联的卷积层和激活层的组合，和一个全连接层，所述N为大于等于5的整数；

所述解码模块包括M组级联的逆卷积层，卷积层和激活层的组合，所述M为大于等于5的整数；

所述激活层采用LeakyRelu激活函数或sigmoid激活函数。

5.根据权利要求1所述的一种LED半导体封装点胶缺陷检测方法，其特征在于，所述计算所述待检图像和所述重构图像对应像素点之间的误差值包括：利用PSNR峰值信噪比公式计算所述待检图像和所述重构图像对应像素点之间像素值的误差值；

所述误差值为所述对应像素点之间像素值的均方误差相对于的对数值，所述h为图像的比特数。

6.根据权利要求5所述的一种LED半导体封装点胶缺陷检测方法，其特征在于，所述PSNR峰值信噪比公式为：

其中PSNR为峰值信噪比，MSE为均方误差；

所述均方误差的计算公式为：

其中m为所述待检图像或所述重构图像的宽，n为所述待检图像或所述重构图像的高， 和为所述待检图像和所述重构图像上对应像素点的像素值，i为图像中像素点的横坐标，j为图像中像素点的纵坐标。