CN110261391A - 一种led芯片外观检测***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种LED芯片外观检测***及方法,***包括运动控制子***、图像采集子***、图像分析子***和数据分析子***;运动控制子***,用于传送待检测LED芯片,实现LED芯片上下料,方便图像采集子***采集LED芯片图像;图像采集子***,设置于运动控制子***上方,用于获取LED芯片图像;图像分析子***,与图像采集子***连接通信,用于LED芯片外观缺陷检测判断;数据分析子***,与图像分析子***连接通信,用于分析图像分析子***检测结果,分析LED芯片外观缺陷状况,同时将检测信息上传到数据库中。本发明可以大大削减检测工人数目,从而大量减少企业的人工成本,提高产量和效率,最终增加企业利润,应用前景极为广阔。

Description

一种LED芯片外观检测***及方法
技术领域
本发明属于视觉检测技术领域,具体涉及一种外观检测***及方法,具体涉及一种LED芯片外观检测***及方法。
背景技术
目前,半导体照明用LED芯片封装生产工序主要有固晶、焊线、点胶、烘烤、外观检测、编带和包装。在各生产工序的生产过程中,由于异物污染或生产故障,容易导致LED芯片引入不同种类的缺陷,造成LED芯片的功能故障以及产品质量的下降。因此为保证产品质量,就需要通过外观检测将有缺陷的LED芯片及时发现并从生产线上挑选出来,以提高产品质量。传统的LED外观检测工艺以人工检测方法为主,自动化程度较差,检测效率低,并且容易造成误检和漏检,也无法及时将检测数据送入生产数据库进行质量管理。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种LED芯片外观检测***及方法,具有检测一致性好且成本较低等优点。
本发明的***所采用的技术方案是:一种LED芯片外观检测***,其特征在于:包括运动控制子***、图像采集子***、计算机、图像分析子***和数据分析子***;
所述运动控制子***,用于传送待检测LED芯片,实现LED芯片上下料,方便所述图像采集子***采集LED芯片图像;
所述图像采集子***,设置于所述运动控制子***上方,用于获取LED芯片图像;
所述图像采集子***通过所述计算机与所述图像分析子***连接通信;
所述图像分析子***,用于LED芯片外观缺陷检测判断;
所述数据分析子***,与所述图像分析子***连接通信,用于分析所述图像分析子***检测结果,分析LED芯片外观缺陷状况,同时将检测信息上传到数据库中;
所述计算机用于控制所述运动控制子***、图像采集子***、图像分析子***和数据分析子***工作。
作为优选,所述运动控制子***包括X-Y运动平台和运动采集卡;
所述X-Y运动平台用于LED芯片传输,所述运动控制卡,用于实现运动控制子***对运动平台的操控。
作为优选,所述图像采集子***包括相机、镜头、光源模块和图像采集卡,其中图像采集卡实现图像采集子***与计算机之间的数据传输;
所述相机为CMOS线阵相机;所述光源模块采用线型LED灯,采用双光源对称倾斜照射方式设置。
作为优选,所述图像分析子***包括图像预处理单元及芯片缺陷检测单元;
所述图像预处理单元,用于提高所述图像采集子***采集的LED芯片图像质量,并将单颗LED芯片从整版芯片中分离出来;
所述芯片缺陷检测单元,用于实现LED芯片外观缺陷检测。
本发明的方法所采用的技术方案是:一种LED芯片外观检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:待检测LED芯片通过运动控制子***的X-Y运动平台从图像采集子***下通过,图像采集子***获取待检测LED芯片图像,并通过图像采集子***的图像采集卡将数据传递给图像分析子***;
步骤2:图像分析子***的图像预处理单元通过预处理算法,对LED芯片图像进行去燥平滑处理,并进行单颗芯片的分割;
步骤3:根据单颗芯片图像的灰度值分析,对部分芯片进行缺陷检测;所述部分芯片是指多胶少胶、芯片缺损及大面积异物污染芯片,其中,异物污染面积大于预设面积的为大面积异物污染芯片;
步骤4:通过canny边缘检测算子检测剩余芯片缺陷边缘并生成对应轮廓,通过统计轮廓面积实现LED芯片外观缺陷检测。
作为优选,步骤2的具体实现包括以下子步骤:
步骤2.1:使用高斯滤波对原始LED芯片图像进行滤波去燥;
步骤2.2:对高斯滤波后的LED芯片图像进行灰度化处理,分析图像灰度化后的灰度直方图,根据灰度直方图选取合适阈值,完成图像二值化处理;
步骤2.3:基于LED芯片二值化图像,通过图像腐蚀及图像膨胀操作实现开运算形态学处理;
步骤2.4:根据图像形态学处理得到的LED芯片图像,通过阈值分割及边界分割方法分割出单颗LED芯片。
作为优选,步骤3中,通过统计灰度范围的像素数量对从而图像进行缺陷判断;首先设置灰度值最低阈值Tl和最高阈值Th,当芯片灰度值低于最低阈值Tl或灰度值高于最高阈值Th的像素数量超过给定数值时,则该芯片为有缺陷芯片。
作为优选,步骤4的具体实现包括以下子步骤:
步骤4.1:通过Canny边缘检测算法,检测剩余LED芯片外观缺陷;
步骤4.2:基于边缘算子提取的缺陷边界线,通过跟踪和补全缺陷边界线轮廓链码,得到主要轮廓和所有边缘线,最终通过掏空内部点实现芯片缺陷的轮廓提取;
步骤4.3:通过统计轮廓面积或轮廓内像素点数量,与预先设定的阈值T进行对比,当轮廓面积大于阈值T时,则该芯片为不合格芯片;当轮廓面积小于阈值T时,则该芯片为合格芯片。
本发明可使LED芯片外观缺陷检测工序实现自动化,提高缺陷检测的检测效率、检测准确率及检测一致性,从而提高LED芯片产品的总体质量,提高企业的产品竞争力和现代化生产水平。本发明可以大大削减检测工人数目,从而大量减少企业的人工成本,提高产量和效率,最终增加企业利润,应用前景极为广阔。
附图说明
图1为本发明实施例的***总体结构;
图2为本发明实施例中LED芯片光线反射原理图;
图3为本发明实施例中图像采集子***采集的整版LED芯片;
图4为本发明实施例中图像预处理中各步效果图;
图5为本发明实施例中单颗LED芯片灰度直方图分析;
图6为本发明实施例中LED芯片检测及其效果图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明的目的在于提供一种LED芯片外观检测***及方法,主要由硬件平台及软件平台组成,通过硬件平台获取LED芯片图像,使用软件平台中检测方法处理分析LED芯片图像,实现LED芯片外观缺陷检测。本发明具有检测一致性好且成本较低等优点。
请见图1,本发明提供的一种LED芯片外观检测***,包括运动控制子***、图像采集子***、计算机、图像分析子***和数据分析子***;
运动控制子***,用于传送待检测LED芯片,实现LED芯片上下料,方便图像采集子***采集LED芯片图像;图像采集子***,设置于运动控制子***上方,用于获取LED芯片图像;图像采集子***通过计算机与图像分析子***连接通信;图像分析子***,用于LED芯片外观缺陷检测判断;数据分析子***,与图像分析子***连接通信,用于分析图像分析子***检测结果,分析LED芯片外观缺陷状况,同时将检测信息上传到数据库中。计算机用于控制运动控制子***、图像采集子***、图像分析子***和数据分析子***工作。
本实施例的运动控制子***包括X-Y运动平台和运动控制卡;X-Y运动平台用于LED芯片传输,运动控制卡,用于实现运动控制子***对运动平台的操控;
本实施例的图像采集子***包括相机、镜头、光源模块和图像采集卡;其中图像采集卡实现图像采集子***与计算机之间的数据传输。相机为CMOS线阵相机;光源模块采用线型LED灯,采用双光源对称倾斜照射方式设置。采用双线性光源倾斜照射可以获取亮度均匀的LED芯片图像,同时可以使多胶少胶缺陷芯片在表面产生部分高亮区域,方便后续芯片检测。不同缺陷LED芯片的光源反射原理如附图2所示。
本实施例的图像分析子***包括图像预处理单元及芯片缺陷检测单元;图像预处理单元,用于提高图像采集子***采集的LED芯片图像质量,并将单颗LED芯片从整版芯片中分离出来;芯片缺陷检测单元,用于实现LED芯片外观缺陷检测。
图像预处理单元通过图像滤波提高LED芯片图像质量,通过灰度化、二值化、图像形态学处理、图像分割实现单颗LED芯片提取。芯片缺陷检测单元通过对单颗芯片的灰度值分析,首先对胶面缺陷、破损缺陷及大区域异物污染的LED芯片进行检测,再通过canny边缘检测算法检测剩余芯片缺陷边缘并生成相应轮廓,通过统计轮廓面积实现LED芯片缺陷判断,可以通过设定不同面积阈值实现不同检测精度要求。
数据分析子***通过获取图像分析子***检测结果,统计检测芯片板数、芯片总数量、合格芯片数量、不合格芯片数量、检测时间等数据,并将生产数据传递到数据库或企业MES***。数据分析子***可以通过人机交互界面与生产人员实时交互,提高生产效率。
本发明还提供了一种LED芯片外观检测方法,包括以下步骤:
步骤1:待检测LED芯片通过运动控制子***的X-Y运动平台从图像采集子***下通过,图像采集子***获取待检测LED芯片图像,并通过图像采集子***的图像采集卡将数据传递给图像分析子***;如附图3所示,为本发明实施例中图像采集子***采集的整版LED芯片。
步骤2:图像分析子***的图像预处理单元通过预处理算法,对LED芯片图像进行去燥平滑处理,并进行单颗芯片的分割;
请见图4,步骤2的具体实现包括以下子步骤:
步骤2.1:使用高斯滤波对原始LED芯片图像进行滤波去燥;附图4中的a图像表示LED芯片原始图像,b表示高斯滤波后的图像。
步骤2.2:对高斯滤波后的LED芯片图像进行灰度化处理,分析图像灰度化后的灰度直方图,根据灰度直方图选取合适阈值,完成图像二值化处理;附图4中c为LED芯片灰度化处理后图像,d为芯片图像二值化处理效果。
步骤2.3:基于LED芯片二值化图像,通过图像腐蚀及图像膨胀操作实现开运算形态学处理;附图4中e为图像腐蚀处理效果图,f为图像膨胀操作处理后的效果图。
步骤2.4:根据图像形态学处理得到的LED芯片图像,通过阈值分割及边界分割方法分割出单颗LED芯片;分割结果如附图4中g所示。
步骤3:根据单颗芯片图像的灰度值分析,对部分芯片进行缺陷检测;部分芯片是指多胶少胶、芯片缺损及大面积异物污染芯片,其中,异物污染面积大于预设面积的为大面积异物污染芯片;
结合附图5,该部分可分为以下几步骤:
第一步灰度值分析。通过灰度直方图分析单颗LED芯片的灰度特征,不同缺陷类型的LED芯片灰度分布如图5所示,其中a为完好芯片效果图,b为多胶芯片效果图,c为少胶芯片效果图,d为缺损芯片效果图,e为大面积异物污染芯片效果图;
第二步胶面缺陷、破损缺陷及大区域异物污染的芯片检测。通过灰度直方图分析,可以发现,完好芯片的灰度值分布一般为150-200之间,而多胶少胶芯片的高亮区域灰度分布往往位于210-250之间,缺损芯片及有大量异物污染芯片的高暗区域灰度值则通常位于0-100之间,因此,可以通过统计灰度范围的像素数量对从而图像进行缺陷判断。首先设置灰度值最低阈值Tl和最高阈值Th,当芯片灰度值低于最低阈值Tl或灰度值高于最高阈值Th的像素数量超过给定数值时,即判断该芯片为胶体表面缺陷芯片或缺损及大面积异物污染芯片;反之,当芯片满足要求时,则可继续对芯片进行后续检测。
步骤4:通过canny边缘检测算子检测剩余芯片缺陷边缘并生成对应轮廓,通过统计轮廓面积实现LED芯片外观缺陷检测。
请见图6,步骤4的具体实现包括以下子步骤:
步骤4.1:通过Canny边缘检测算法,检测剩余LED芯片外观缺陷;Canny算子边缘检测结果附图6所示,a为原图像,b为canny边缘检测算子检测结果。
步骤4.2:基于边缘算子提取的缺陷边界线,通过跟踪和补全缺陷边界线轮廓链码,得到主要轮廓和所有边缘线,最终通过掏空内部点实现芯片缺陷的轮廓提取;轮廓提取结果如c所示。
步骤4.3:通过统计轮廓面积或轮廓内像素点数量,与预先设定的阈值T进行对比,当轮廓面积大于阈值T时,则该芯片为不合格芯片;当轮廓面积小于阈值T时,则该芯片为合格芯片;d为该检测方法部分检测结果。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下,还可以做出替换或变形,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种LED芯片外观检测***,其特征在于:包括运动控制子***、图像采集子***、计算机、图像分析子***和数据分析子***;
所述运动控制子***,用于传送待检测LED芯片,实现LED芯片上下料,方便所述图像采集子***采集LED芯片图像;
所述图像采集子***,设置于所述运动控制子***上方,用于获取LED芯片图像;
所述图像采集子***通过所述计算机与所述图像分析子***连接通信;
所述图像分析子***,用于LED芯片外观缺陷检测判断;
所述数据分析子***,与所述图像分析子***连接通信,用于分析所述图像分析子***检测结果,分析LED芯片外观缺陷状况,同时将检测信息上传到数据库中;
所述计算机用于控制所述运动控制子***、图像采集子***、图像分析子***和数据分析子***工作。
2.根据权利要求1所述的LED芯片外观检测***,其特征在于:所述运动控制子***包括X-Y运动平台和运动控制卡;
所述X-Y运动平台用于LED芯片传输,所述运动控制卡,用于实现运动控制子***对运动平台的操控。
3.根据权利要求1所述的LED芯片外观检测***,其特征在于:所述图像采集子***包括相机、镜头、光源模块和图像采集卡;
所述相机为CMOS线阵相机;所述光源模块采用线型LED灯,采用双光源对称倾斜照射方式设置;
所述图像采集卡实现图像采集子***与计算机之间的数据传输。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的LED芯片外观检测***,其特征在于:所述图像分析子***包括图像预处理单元及芯片缺陷检测单元;
所述图像预处理单元,用于提高所述图像采集子***采集的LED芯片图像质量,并将单颗LED芯片从整版芯片中分离出来;
所述芯片缺陷检测单元,用于实现LED芯片外观缺陷检测。
5.一种LED芯片外观检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:待检测LED芯片通过运动控制子***的X-Y运动平台从图像采集子***下通过,图像采集子***获取待检测LED芯片图像,并通过图像采集子***的图像采集卡将数据传递给图像分析子***;
步骤2:图像分析子***的图像预处理单元通过预处理算法,对LED芯片图像进行去燥平滑处理,并进行单颗芯片的分割;
步骤3:根据单颗芯片图像的灰度值分析,对部分芯片进行缺陷检测;所述部分芯片是指多胶少胶、芯片缺损及大面积异物污染芯片,其中,异物污染面积大于预设面积的为大面积异物污染芯片;
步骤4:通过canny边缘检测算子检测剩余芯片缺陷边缘并生成对应轮廓,通过统计轮廓面积实现LED芯片外观缺陷检测。
6.根据权利要求5所述的LED芯片外观检测方法,其特征在于,步骤2的具体实现包括以下子步骤:
步骤2.1:使用高斯滤波对原始LED芯片图像进行滤波去燥;
步骤2.2:对高斯滤波后的LED芯片图像进行灰度化处理,分析图像灰度化后的灰度直方图,根据灰度直方图选取合适阈值,完成图像二值化处理;
步骤2.3:基于LED芯片二值化图像,通过图像腐蚀及图像膨胀操作实现开运算形态学处理;
步骤2.4:根据图像形态学处理得到的LED芯片图像,通过阈值分割及边界分割方法分割出单颗LED芯片。
7.根据权利要求5所述的LED芯片外观检测方法,其特征在于:步骤3中,通过统计灰度范围的像素数量对从而图像进行缺陷判断;首先设置灰度值最低阈值Tl和最高阈值Th,当芯片灰度值低于最低阈值Tl或灰度值高于最高阈值Th的像素数量超过给定数值时,则该芯片为有缺陷芯片。
8.根据权利要求5-7任意一项所述的LED芯片外观检测方法,其特征在于,步骤4的具体实现包括以下子步骤:
步骤4.1:通过Canny边缘检测算法,检测剩余LED芯片外观缺陷;
步骤4.2:基于边缘算子提取的缺陷边界线,通过跟踪和补全缺陷边界线轮廓链码,得到主要轮廓和所有边缘线,最终通过掏空内部点实现芯片缺陷的轮廓提取;
步骤4.3:通过统计轮廓面积或轮廓内像素点数量,与预先设定的阈值T进行对比,当轮廓面积大于阈值T时,则该芯片为不合格芯片;当轮廓面积小于阈值T时,则该芯片为合格芯片。
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