(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210659049.2 (22)申请日 2022.06.13 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114742832 A (43)申请公布日 2022.07.12 (73)专利权人 惠州威尔高电子有限公司 地址 516155 广东省惠州市博罗县麻陂镇 龙苑工业区建 设路116号 (72)发明人 陈星　吴建明　 (74)专利代理 机构 广州市时代知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44438 专利代理师 刁益帆　陈惠珠 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06T 7/73(2017.01) (56)对比文件 CN 111681232 A,2020.09.18 CN 111696108 A,2020.09.2 2 CN 113724218 A,2021.1 1.30 US 20213 34587 A1,2021.10.28 Zhaoyang Zeng et al.Reference-Based Defect Detecti on Network. 《IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROC ESSING》 .2021,第 30卷第6637-6647页. 胡珊珊 等.基 于深度学习的PCB缺陷检测研 究. 《电测与仪表》 .2021,第58卷(第3期),第139- 145页. 审查员 李富贵 (54)发明名称 一种MiniLED薄板的焊 接缺陷检测方法 (57)摘要 本发明涉及图像数据处理技术领域， 具体涉 及一种MiniLED薄板的焊接缺陷检测方法。 该方 法在根据语义分割网络得到待测MiniLED薄板的 语义分割效果图后， 额外计算了训练语义分割网 络时所使用的标签图像中， 每个标签图像相较于 所有标签图像的焊接点位置信息的偏移程度， 得 到了用于对焊接点边界位置进行校正的焊接点 边界表征模 型， 基于该模型得到了待测薄板的边 界处理效果图， 结合边界处理效果图和语义分割 效果图， 完成了待测薄板上焊接区域的准确确 定， 基于所确定的更准确的焊接区域， 提高焊接 缺陷检测准确度。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114742832 B 2022.09.09 CN 114742832 B 1.一种Mi niLED薄板的焊接缺陷检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 采集待测MiniLED薄板表面图像， 将待测MiniLED薄板表面图像输入训练好的语义分割 网络， 得到待测Mi niLED薄板表面图像的语义分割效果图； 采集所述语义分割网络训练过程中所使用的标签图像上各个焊接点的边界信 息， 得到 标签图像上 各个焊接点的边界表征向量； 根据所采集的焊接点在各个标签图像上的边界信 息， 确定焊接点在各个标签图像 中的 边界表征均值向量； 根据边界表征向量以及边界表征均值向量， 确定每 个标签图像的偏移向量； 根据每个标签图像的偏移向量， 以及每个焊接点的边界表征均值向量， 确定焊接点边 界表征模 型， 根据所述焊接点边界表征模 型对待测MiniLED薄板表 面图像进 行处理， 得到待 测MiniLED薄板表面图像的边界处 理效果图； 根据所述语义分割效果 图以及边界处理效果 图， 确定待测MiniLED薄板表面图像的感 兴趣区域； 将所述待测MiniLED 薄板表面图像的感兴趣区域与所有焊接点均焊接正常的标准图像 进行对比， 确定待测Mi niLED薄板的焊接缺陷。 2.根据权利要求1所述的MiniLED薄板的焊接缺陷检测方法， 其特征在于， 所述边界表 征向量为： 其中， vc， q表示第q个标签图像中第c个焊接点的边界表征向量， N为焊接点边界上采样 点的数量， N ×1为边界表征向量的尺寸， (x1， y1)为焊接点边界上所采样的第一个采样点的 坐标， (xN， yN)为焊接点 边界上所采样的第N个采样点的坐标。 3.根据权利要求2所述的MiniLED薄板的焊接缺陷检测方法， 其特征在于， 得到所述边 界表征均值向量的具体过程 为： 根据焊接点在各个标签图像中的边界采样点的坐标信 息， 确定该焊接点边界上各个采 样点的平均坐标信息： 其中， 为焊接点c的边界上第i个采样点的平均坐标点， xci， q表示焊接点c的第i个采 样点在第q张标签图像中的横坐标， yci， q为焊接点c的第i个采样点在第q张标签图像中的纵 坐标， Q为训练语义分割网络时所使用的标签图像的总数； 根据所得焊接点c的边界上第i个采样点的平均坐标点， 确定各个标签 图像中第c个焊 接点的边界表征均值向量： 其中， 为各个标签图像中第c个 焊接点的边界表征均值向量。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114742832 B 24.根据权利要求3所述的MiniLED薄板的焊接缺陷检测方法， 其特征在于， 所述每个标 签图像的偏移向量 为： 其中， Δvq为第q张标签图像的偏移向量， C为第q张标签图像上焊接点的总数。 5.根据权利要求4所述的MiniLED薄板的焊接缺陷检测方法， 其特征在于， 所述焊接点 边界表征模型的确定过程 为： 计算每个标签图像对应的偏移向量， 根据 所有标签图像对应的偏移向量构建边界特征 偏移矩阵ΔV， 计算所述边界特征偏移矩阵ΔV的所有特征值以及对应的特征向量， 选取最 大的前k个特 征值对应的特 征向量， 得到焊接点 边界表征模型： 其中， vc′为第c个焊接点的边界表征模型， γj为特征向量hj的偏移权值， hj为边界特征 偏移矩阵ΔV的前k个最大 特征值对应的特 征向量中第j个特 征向量； 所述偏移 权值根据特征向量hj对应的特征值大小确定， 特征值越大， 对应的偏移 权值越 大。 6.根据权利要求5所述的MiniLED薄板的焊接缺陷检测方法， 其特征在于， 所述感兴趣 区域为： R(x， y)＝(1 ‑H(x， y))*W1(x， y)+H(x， y)*W2(x， y) 其中， R(x， y)为待测MiniLED薄板表面图像的感兴趣区域， H(x， y)为待测MiniLED薄板 表面图像上位置(x， y)处的权值函数， W1(x， y)为语义分割效果图， W2(x， y)为边界处理效果 图； 位置(x， y)处的权值 函数H(x， y)的确定过程 为： 以位置(x， y)处的像素点为中心像素点， 得到以中心像素点为中心的窗口区域， 计算窗 口区域中所有像素点的像素值的均值， 作为 位置(x， y)处的像素点的像素表征值g(x， y)； 计算所述像素表征值g(x， y)的出现概 率： 其中， P(x， y)为位置(x， y)上像素点的像素表征值在待测MiniLED薄板表面图像上所有 像素点对应所得像素表征值中出现的概率， fg(x， y)为位置(x， y)上像素点的像素表征值在 待 测MiniLED薄板表面图像上所有像素点对应所得像素表征值中出现的频次， M为待测 MiniLED薄板表面图像上 所有像素点对应所 得像素表征值的种类数； 位置(x， y)处的权值 函数H(x， y)为： H(x， y)＝ ‑P(x， y)ln P(x， y) 其中， H(x， y)为待测Mi niLED薄板表面图像上位置9x， y)处的权值 函数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114742832 B 3