摘要
本申请涉及一种LED封装检测方法及系统,首先获取待检测的LED光源的光源图像,接着对其进行特征提取与分析,从而得到图像特征信息;同时,对待检测的LED进行电学测试,获取电学特征信息;并且对待检测的LED封装开展热冲击试验和振动冲击试验,分别得到对应的热学特征信息和机械特征信息;最后,将图像特征信息、光学特征信息、热学特征信息和机械特征信息输入到结合多种机器学习分类器训练好的封装检测模型中,得到LED封装的质量检测报告,该报告依据预设阈值对封装检测质量等级进行判定。通过全面评估LED封装在光学、电学、热学和机械性能等多方面的质量,提高检测的准确性和可靠性。
技术关键词
图像特征信息
光学特征信息
机械特征
LED封装
机器学习分类器
二维图像信息
光源
图像特征点
Harris角点检测算法
报告
噪声因子
封装体
主成分分析算法
反向电流
参数
正向电压
数据
特征选择算法
拉普拉斯
系统为您推荐了相关专利信息
反射率
多波段
自动识别方法
机器学习分类器
多维特征向量
LED芯片
LED封装单元
控制芯片
绝缘材料
焊盘
光学特征信息
LED线路板
线路板缺陷
光学成像设备
识别方法
信息监控系统
功能模块
生成测试报告
风险
故障检测