[发明专利]一种基于数字图像的LED芯片插深和插浅缺陷的检测算法

权利要求书

1.一种基于数字图像的LED芯片插深和插浅缺陷的检测算法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1：相机拍摄封装完成的LED灯，得到LED芯片图像，输入LED芯片图像，并对其进行二值化处理，二值化处理包括自动阈值提取以及图像目标和背景分割两部分；

步骤2：在芯片的二值图像O′中识别出LED灯头的圆心；具体步骤如下：以R为半径取圆环型滑动窗口C，且滑动窗口C上每个像素点的值为1；将滑动窗口C的圆心在二值图像O′上从左到右、从上到下逐个像素点滑动，每滑动一次，将滑动窗口C上每个像素点的值与该像素点对应的二值图像O′上像素点的值相乘并求和，当求得的和大于阈值Q时，将滑动窗口C的圆心在二值图像O′的对应处像素点作为LED灯头的圆心，此时执行步骤3；

步骤3：将滑动窗口C覆盖范围之外的LED芯片图像的像素点都赋值为0，并将滑动窗口C覆盖范围内的与灯顶像素点之间的距离超过标准半径R的LED芯片图像的像素点赋值为0；所述灯顶像素点是指值为1的像素点的切线斜率值与LED灯灌胶底部平行的像素点；

步骤4：遍历滑动窗口C内的LED芯片图像的值为1的像素点，将它们分别作为目标像素点即LED芯片的灯芯，计算得到每个目标像素点与LED灯头的圆心的距离的最大值r_max；然后利用公式5计算LED芯片插入值D：

D＝R-r_max                    公式5；

步骤5：比较LED芯片插入值D与规定的合格芯片插入值，得到该LED芯片是否有插深或者插浅缺陷。

2.如权利要求1所述的基于数字图像的LED芯片插深和插浅缺陷的检测算法，其特征在于，所述步骤1中对LED芯片图像的自动阈值提取再用分块最大熵法，具体步骤如下：

（1）根据LED芯片图像大小，将LED芯片图像均匀分为N个图像块：O₁,O₂,…O_k,…,O_N，其中，k取1,2，…N；

（2）对LED芯片图像中每个图像块采用最大熵法进行处理，得到每个图像块的二值化分割阈值T_k，k=1,2，…N；对每个图像块采用最大熵法处理包括如下步骤：

1）计算图像块k中的灰度概率分布p₀,p₁,...,p_l-1，0≤l≤255；利用公式1计算图像块的总熵H，利用公式2和公式3求背景熵H_B(t)和目标熵H_G(t)；

H＝H_B(t)+H_G(t)                       公式1

HB(t)=-Σi=0tpiptlnpipt,i=0,1,...,t]]>                       公式2

HG(t)=-Σi=t+1l-1pi1-ptlnpi1-pt,i=t+1,t+2,...,l-1]]>               公式3

式中，t为图像块被分为背景区和目标区的灰度分界值。

2）将总熵H最大时对应的灰度分界值t作为图像块k的二值化分割阈值T_k，k=1,2，…N。