本發(fā)明涉及信息，尤其涉及一種led封裝材料瑕疵檢測方法。

背景技術(shù)：

1、在led封裝材料的瑕疵檢測領(lǐng)域，面臨著一項(xiàng)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(dú)立評估，難以有效識(shí)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(huì)顯著影響led的整體性能。綜上所述，如何設(shè)計(jì)一種能夠兼顧多層級、多界面的綜合檢測方法，實(shí)現(xiàn)對led封裝材料交叉瑕疵的準(zhǔn)確識(shí)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(jī)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(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種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(jìn)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(dú)立圖像信息；

3、針對分離后的各層圖像，進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，得到清晰化的各層材料圖像；

4、對所述增強(qiáng)后的各層圖像，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取和缺陷檢測，從圖像中識(shí)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(shí)別出跨層交叉的瑕疵區(qū)域；

6、針對所述識(shí)別出的交叉瑕疵區(qū)域，進(jìn)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(chǔ)的各種材料性能參數(shù)，模擬計(jì)算瑕疵對led性能的影響，包括光學(xué)、熱學(xué)和機(jī)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(jìn)行量化評分，得到最終的檢測結(jié)果和質(zhì)量等級判定。

9、本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：

10、本發(fā)明公開了一種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(shí)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(jìn)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(jìn)的圖像增強(qiáng)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(shí)別，其強(qiáng)大的模式識(shí)別能力能夠識(shí)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(jìn)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(jì)算了瑕疵對led光學(xué)、熱學(xué)及機(jī)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(shí)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(shí)顯著提高了led產(chǎn)品的質(zhì)量一致性與可靠性。

技術(shù)特征：

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(jìn)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(dú)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(jìn)行圖像增強(qiáng)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(qiáng)后的各層圖像，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取和缺陷檢測，從圖像中識(shí)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(shí)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(shí)別出的交叉瑕疵區(qū)域，進(jìn)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(chǔ)的各種材料性能參數(shù)，模擬計(jì)算瑕疵對led性能的影響，包括光學(xué)、熱學(xué)和機(jī)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(jìn)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)總結(jié)
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(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，得到清晰化的各層材料圖像；針對所述識(shí)別出的交叉瑕疵區(qū)域，進(jìn)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(chǔ)的各種材料性能參數(shù)，模擬計(jì)算瑕疵對LED性能的影響，包括光學(xué)、熱學(xué)和機(jī)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(jìn)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)研發(fā)人員：周國華,陳彬,杜軼鋒,曾文君,尹力
受保護(hù)的技術(shù)使用者：科大訊飛華南人工智能研究院（廣州）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6