[发明专利]二极管玻壳缺陷检测方法

权利要求书

1.二极管玻壳缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将待检测的二极管玻壳放置在工业相机台上，启动工业相机台底部的背光光源；

步骤2：所述工业相机台上设置有工业相机，通过工业相机上的远心镜头捕捉二极管玻壳图像；

步骤3：将采集后的二极管玻壳图像作为输入发送至电脑内的已训练完成的缺陷识别模型，所述缺陷识别模型的输出为定位后的二极管玻壳图像，定位后的二极管玻壳图像上的缺陷被标记显示。

2.根据权利要求1所述的二极管玻壳缺陷检测方法，其特征在于,所述步骤2中，所述缺陷识别模型为YOLOv3模型。

3.根据权利要求2所述的二极管玻壳缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2中，所述工业相机台还包括有光源控制器，所述光源控制器分别与所述工业相机和所述背光光源连接，所述工业相机通过所述光源控制器与所述电脑连接。

4.根据权利要求3所述的二极管玻壳缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3中，所述缺陷识别模型的训练过程包括下面步骤，

步骤11：得到4000张具有不同类型缺陷的二极管玻壳图像，进入步骤2；

步骤22：对缺陷二极管玻壳图像进行扩充得到50000张样本集，将处理后样本集的图像进行标记；

步骤33：将标记后的二极管玻壳裂纹图像进行YOLOv3模型训练，得到训练完成的缺陷识别模型。

5.根据权利要求4所述的二极管玻壳缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤11中，对采集到的图像进行左右翻转，得到翻转图像；进行不同尺寸裁剪，得到多种尺寸的图像；进行多尺度缩放，得到多尺寸的缩放图像；所述的翻转图像、多种尺寸的图像、多尺寸的缩放图像组成处理后样本集。

6.根据权利要求5所述的二极管玻壳缺陷检测方法，其特征在于，所述处理后的样本集的图像数量是所述玻壳样本数量的倍数。

7.根据权利要求6所述的二极管玻壳缺陷检测方法，其特征在于，锚框尺寸由K-means算法在VOC数据集上进行多次迭代获得，当输入图像尺寸为416*416，YOLOv3锚框大小为{[10，13]，[16，30]，[33，23]，[30，61]，[62，45]，[59，119]，[116，90]，[156，198]，[373，326]}。

8.根据权利要求7所述的二极管玻壳缺陷检测方法，其特征在于，损失函数整合了锚框中心坐标损失、宽高损失、置信度误差和分类误差，锚框中心坐标损失通过平方和计算，分类误差和置信度误差通过二值交叉损失熵计算。