System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和長度必須引用該字符串內(nèi)的位置。 參數(shù)名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 无码无需播放器在线观看,亚洲免费无码在线,午夜不卡久久精品无码免费
  • 
    <ul id="o6k0g"></ul>
    <ul id="o6k0g"></ul>

    一種LED封裝材料瑕疵檢測方法技術(shù)

    技術(shù)編號:43944936 閱讀:2 留言:0更新日期:2025-01-07 21:34
    本申請?zhí)峁┮环NLED封裝材料瑕疵檢測方法,包括:針對分離后的各層圖像,進行圖像增強處理,得到清晰化的各層材料圖像;針對所述識別出的交叉瑕疵區(qū)域,進行局部精細(xì)掃描,獲取微米級的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),重建出交叉瑕疵的精細(xì)形貌特征;根據(jù)所重建的交叉瑕疵結(jié)構(gòu),結(jié)合材料數(shù)據(jù)庫中預(yù)先存儲的各種材料性能參數(shù),模擬計算瑕疵對LED性能的影響,包括光學(xué)、熱學(xué)和機械性能;判斷所述瑕疵的位置、大小、類型以及對性能的影響程度,對LED封裝的整體質(zhì)量進行量化評分,得到最終的檢測結(jié)果和質(zhì)量等級判定。

    【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

    本專利技術(shù)涉及信息,尤其涉及一種led封裝材料瑕疵檢測方法。


    技術(shù)介紹

    1、在led封裝材料的瑕疵檢測領(lǐng)域,面臨著一項多層次交叉問題的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。led封裝結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,使得瑕疵可能存在于基板與芯片之間、熒光粉層與環(huán)氧樹脂層之間等不同界面和層級,形成交叉性瑕疵。這類瑕疵的檢測難度遠(yuǎn)超常規(guī),單一層面的檢測方法難以全面捕捉所有潛在缺陷,傳統(tǒng)檢測手段受限于其針對特定層級或材料的獨立評估,難以有效識別跨層級的復(fù)合型瑕疵。例如,基板微裂紋與芯片粘接不良的相互影響,以及熒光粉分布不均與環(huán)氧樹脂層氣泡缺陷的相互作用,不僅嚴(yán)重影響led的光學(xué)性能和可靠性,還可能導(dǎo)致檢測結(jié)果的誤判和漏檢。加之不同材料層的物理特性和光學(xué)屬性差異顯著,采用統(tǒng)一檢測標(biāo)準(zhǔn)和方法變得異常艱難,透明的環(huán)氧樹脂層與不透明的熒光粉層需要截然不同的成像技術(shù)和分析算法。更為復(fù)雜的是,某些瑕疵在單一層面上或許并不顯著,但一旦涉及多層交互作用,便會顯著影響led的整體性能。綜上所述,如何設(shè)計一種能夠兼顧多層級、多界面的綜合檢測方法,實現(xiàn)對led封裝材料交叉瑕疵的準(zhǔn)確識別和評估,不僅需要突破傳統(tǒng)的單一檢測思路,更要深入考慮材料間的相互作用機制,開發(fā)新型的多模態(tài)感知技術(shù)和數(shù)據(jù)融合算法,以應(yīng)對這一技術(shù)難題,是一種亟待解決的技術(shù)問題。


    技術(shù)實現(xiàn)思路

    1、本專利技術(shù)提供了一種led封裝材料瑕疵檢測方法,主要包括:

    2、采用多光譜成像方法對led封裝進行掃描,獲取不同波長下的圖像數(shù)據(jù),根據(jù)各層材料在不同波段的光譜響應(yīng)特征,分離出基板、芯片、熒光粉層和環(huán)氧樹脂層的獨立圖像信息;

    3、針對分離后的各層圖像,進行圖像增強處理,得到清晰化的各層材料圖像;

    4、對所述增強后的各層圖像,運用深度學(xué)習(xí)模型進行特征提取和缺陷檢測,從圖像中識別出潛在的瑕疵區(qū)域,包括裂紋、氣泡、雜質(zhì),標(biāo)記出瑕疵的位置和類型信息;

    5、根據(jù)所檢測到的各層瑕疵信息,構(gòu)建三維空間模型,將不同層面的瑕疵映射到同一坐標(biāo)系中,分析瑕疵在空間上的分布關(guān)系,識別出跨層交叉的瑕疵區(qū)域;

    6、針對所述識別出的交叉瑕疵區(qū)域,進行局部精細(xì)掃描,獲取微米級的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),重建出交叉瑕疵的精細(xì)形貌特征;

    7、根據(jù)所重建的交叉瑕疵結(jié)構(gòu),結(jié)合材料數(shù)據(jù)庫中預(yù)先存儲的各種材料性能參數(shù),模擬計算瑕疵對led性能的影響,包括光學(xué)、熱學(xué)和機械性能;

    8、判斷所述瑕疵的位置、大小、類型以及對性能的影響程度,對led封裝的整體質(zhì)量進行量化評分,得到最終的檢測結(jié)果和質(zhì)量等級判定。

    9、本專利技術(shù)實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果:

    10、本專利技術(shù)公開了一種led封裝材料瑕疵檢測方法,克服了傳統(tǒng)單一檢測手段的局限性,實現(xiàn)了對封裝結(jié)構(gòu)中潛在缺陷的全面捕捉與精確評估,有效解決了交叉瑕疵檢測的難題。優(yōu)勢在于,它能夠兼顧封裝材料的多層級特性,通過多光譜成像技術(shù)對led封裝進行全方位掃描,獲取不同材料層在特定波長下的高分辨圖像數(shù)據(jù)。借助先進的圖像增強處理,每一層材料的細(xì)節(jié)得以清晰展現(xiàn),確保了后續(xù)缺陷檢測的準(zhǔn)確性。隨后,深度學(xué)習(xí)模型被應(yīng)用于特征提取和缺陷識別,其強大的模式識別能力能夠識別并標(biāo)記各類瑕疵,如微裂紋、氣泡和雜質(zhì),即使在多層交互作用下也不遺漏。更重要的是,構(gòu)建的三維空間模型能夠?qū)⒉煌瑢用娴蔫Υ糜成渲镣蛔鴺?biāo)體系中,直觀呈現(xiàn)瑕疵的空間分布,特別關(guān)注那些僅在多層交互中才顯現(xiàn)的重要交叉瑕疵區(qū)域。對這些區(qū)域進行的局部精細(xì)掃描與三維重構(gòu),揭示了交叉瑕疵的精細(xì)形貌,結(jié)合材料性能數(shù)據(jù)庫,模擬計算了瑕疵對led光學(xué)、熱學(xué)及機械性能的綜合影響,為瑕疵的嚴(yán)重程度提供了量化的評估依據(jù)。最終通過對瑕疵位置、大小、類型及其對性能影響的綜合考量,實現(xiàn)了led封裝整體質(zhì)量的量化評分與等級判定,極大地提升了檢測的精度與效率,減少了人為因素帶來的誤差,降低了生產(chǎn)成本,同時顯著提高了led產(chǎn)品的質(zhì)量一致性與可靠性。

    本文檔來自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護點】

    1.一種LED封裝材料瑕疵檢測方法,其特征在于,所述方法包括:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述采用多光譜成像方法對LED封裝進行掃描,獲取不同波長下的圖像數(shù)據(jù),根據(jù)各層材料在不同波段的光譜響應(yīng)特征,分離出基板、芯片、熒光粉層和環(huán)氧樹脂層的獨立圖像信息,包括:

    3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述針對分離后的各層圖像,進行圖像增強處理,得到清晰化的各層材料圖像,包括:

    4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述對所述增強后的各層圖像,運用深度學(xué)習(xí)模型進行特征提取和缺陷檢測,從圖像中識別出潛在的瑕疵區(qū)域,包括裂紋、氣泡、雜質(zhì),標(biāo)記出瑕疵的位置和類型信息,包括:

    5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)所檢測到的各層瑕疵信息,構(gòu)建三維空間模型,將不同層面的瑕疵映射到同一坐標(biāo)系中,分析瑕疵在空間上的分布關(guān)系,識別出跨層交叉的瑕疵區(qū)域,包括:

    6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述針對所述識別出的交叉瑕疵區(qū)域,進行局部精細(xì)掃描,獲取微米級的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),重建出交叉瑕疵的精細(xì)形貌特征,包括:

    7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)所重建的交叉瑕疵結(jié)構(gòu),結(jié)合材料數(shù)據(jù)庫中預(yù)先存儲的各種材料性能參數(shù),模擬計算瑕疵對LED性能的影響,包括光學(xué)、熱學(xué)和機械性能,包括:

    8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述判斷所述瑕疵的位置、大小、類型以及對性能的影響程度,對LED封裝的整體質(zhì)量進行量化評分,得到最終的檢測結(jié)果和質(zhì)量等級判定,包括:

    ...

    【技術(shù)特征摘要】

    1.一種led封裝材料瑕疵檢測方法,其特征在于,所述方法包括:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述采用多光譜成像方法對led封裝進行掃描,獲取不同波長下的圖像數(shù)據(jù),根據(jù)各層材料在不同波段的光譜響應(yīng)特征,分離出基板、芯片、熒光粉層和環(huán)氧樹脂層的獨立圖像信息,包括:

    3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述針對分離后的各層圖像,進行圖像增強處理,得到清晰化的各層材料圖像,包括:

    4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述對所述增強后的各層圖像,運用深度學(xué)習(xí)模型進行特征提取和缺陷檢測,從圖像中識別出潛在的瑕疵區(qū)域,包括裂紋、氣泡、雜質(zhì),標(biāo)記出瑕疵的位置和類型信息,包括:

    5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)所...

    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:周國華陳彬杜軼鋒曾文君尹力
    申請(專利權(quán))人:科大訊飛華南人工智能研究院廣州有限公司
    類型:發(fā)明
    國別省市:

    網(wǎng)友詢問留言 已有0條評論
    • 還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。

    1
    主站蜘蛛池模板: 免费A级毛片无码A| 无码夜色一区二区三区| 精品高潮呻吟99av无码视频| 久久亚洲国产成人精品无码区| 特黄熟妇丰满人妻无码| 精品久久无码中文字幕| 亚洲精品无码中文久久字幕| 2020无码专区人妻系列日韩| 无码专区久久综合久中文字幕| 亚洲熟妇无码八V在线播放| 十八禁视频在线观看免费无码无遮挡骂过| 无码人妻精品一区二区三区99性| 精品人妻系列无码一区二区三区| 噜噜综合亚洲AV中文无码| 精品无码国产自产拍在线观看蜜| 国产精品三级在线观看无码| 亚洲AV日韩AV永久无码免下载| 国产精品无码专区在线观看| 中文字幕无码av激情不卡久久| 中文字幕精品无码一区二区三区| 亚洲爆乳无码专区| 亚洲av无码一区二区三区网站| 久久久久亚洲av成人无码电影| 国产免费AV片无码永久免费| 日韩AV无码中文无码不卡电影| 亚洲高清无码在线观看| 无码精品人妻一区二区三区影院| 亚洲一区无码中文字幕| 免费无码又爽又刺激聊天APP| 无码熟妇人妻AV在线影院| 在线精品无码字幕无码AV| 亚洲AV无码码潮喷在线观看| 无码专区HEYZO色欲AV| 国产丝袜无码一区二区三区视频| 亚洲精品无码少妇30P| 国产成年无码久久久久下载| 国产乱子伦精品免费无码专区| 免费看成人AA片无码视频羞羞网| 无码色AV一二区在线播放| 日韩爆乳一区二区无码| 91精品无码久久久久久五月天|