【摘 要】
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随着工业4.0的发展,人们对产品质量特别是发光二极管（Light Emitting Diode,LED）表面质量的要求越来越高。在实际生产线上,LED表面缺陷检测技术是检测LED表面质量的关键环节之一,已成为近年来的研究热点。现有的研究大多适用于单光源检测环境,而在多光源检测环境中很难保证检测速度和检测准确率同时满足生产要求。本文基于多光源检测环境,研究LED表面缺陷检测技术,主要工作包括:（1）
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随着工业4.0的发展,人们对产品质量特别是发光二极管（Light Emitting Diode,LED）表面质量的要求越来越高。在实际生产线上,LED表面缺陷检测技术是检测LED表面质量的关键环节之一,已成为近年来的研究热点。现有的研究大多适用于单光源检测环境,而在多光源检测环境中很难保证检测速度和检测准确率同时满足生产要求。本文基于多光源检测环境,研究LED表面缺陷检测技术,主要工作包括:（1）调研了基于机器学习的表面缺陷检测技术研究现状,分析了当前表面缺陷检测中存在的问题,阐释了表面缺陷检测的研究意义。同时,创建了包含蓝色光源图像和紫外光源图像的多光源LED表面缺陷数据集。（2）提出一种基于感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm,PHA）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的LED表面缺陷分类算法。首先利用PHA分别筛选适合蓝色光源图像和紫外光源图像的边缘特征提取方法;然后利用合适的边缘特征提取方法分别提取这两种光源的边缘特征;接着利用SVM作为分类器进行训练和测试;最后对两种光源的测试结果进行融合。通过对比实验证明这种方法可以获得较好的检测效果。（3）提出一种基于改进一阶全卷积目标检测（Fully Convolutional One-Stage Object Detection,FCOS）的LED表面缺陷检测算法。首先分别利用Res Net-50提取蓝色光源图像和紫外光源图像的特征;然后对提取的特征利用卷积层进行融合,接着对融合的特征利用特征金字塔处理以提高小目标的检测能力;最后使用三种损失函数计算损失,并通过实验验证了该算法的有效性。
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