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申请/专利权人：广东晶锐半导体有限公司

摘要：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种LED灯珠的检测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：采集原始灯珠图像并进行去噪、灰度变换和对比度增强，得到目标灯珠图像；进行多尺度分割，得到多层特征图和背景层；进行特征提取，得到细节特征信息和结构特征信息；进行区域亮度和对比度显著性加权融合，得到子特征检测结果；对背景层进行噪声和伪目标排除处理，得到纯净背景层结果，并对纯净背景层结果与每层特征图的子特征检测结果进行逻辑运算和整合，得到结果整合向量；将结果整合向量输入多视角双支持向量机模型进行灯珠缺陷分类决策，得到LED灯珠的缺陷分类决策结果，本申请提高了LED灯珠的检测准确率。

主权项：1.一种LED灯珠的检测方法，其特征在于，所述LED灯珠的检测方法包括：对LED灯珠进行图像采集，得到原始灯珠图像，并对所述原始灯珠图像进行去噪、灰度变换和对比度增强，得到目标灯珠图像；采用拉普拉斯金字塔算法对所述目标灯珠图像进行多尺度分割，得到多层特征图和背景层；采用卷积神经网络分别对所述多层特征图进行特征提取，得到每层特征图的细节特征信息和结构特征信息；根据所述细节特征信息和所述结构特征信息对每层特征图进行区域亮度和对比度显著性加权融合，得到每层特征图的子特征检测结果；具体包括：对所述细节特征信息进行高斯模糊滤波，得到平滑的细节特征图，并根据所述平滑的细节特征图计算像素灰度梯度幅值，得到细节梯度幅值图；对所述结构特征信息进行中值滤波，得到平滑的结构特征图，并根据所述平滑的结构特征图计算像素灰度梯度方向，得到结构梯度方向图；对所述细节梯度幅值图和所述结构梯度方向图进行处理，得到细节显著图和结构显著图；根据细节显著图计算像素区域亮度显著性权重系数矩阵，亮度显著性权重系数矩阵表示每个像素区域的亮度显著性权重，同时，根据结构显著图计算像素区域对比度显著性权重系数矩阵，对比度显著性权重系数矩阵表示每个像素区域的对比度显著性权重；将所述细节特征信息与所述区域亮度显著性权重系数矩阵进行加权融合，得到亮度融合特征图，并将所述结构特征信息与所述区域对比度显著性权重系数矩阵进行加权融合，得到对比度融合特征图；对所述亮度融合特征图和所述对比度融合特征图进行像素级别融合，得到每层特征图的子特征检测结果；对所述背景层进行噪声和伪目标排除处理，得到纯净背景层结果，并对所述纯净背景层结果与每层特征图的子特征检测结果进行逻辑运算和整合，得到结果整合向量；具体包括：对所述背景层进行小波变换分解，得到低频分量和高频分量；根据所述低频分量重建背景层近似图像，并对所述高频分量进行软阈值去噪，得到去噪的高频分量；根据所述去噪的高频分量重建背景层细节图像，并对所述背景层近似图像和所述背景层细节图像进行小波重构，得到重构背景层图像，以及根据所述重构背景层图像生成纯净背景层结果；对所述纯净背景层结果与每层特征图的子特征检测结果进行像素级别逻辑与运算，得到与运算结果集；对所述与运算结果集进行区域生长算法聚类，得到目标区域集合，并对所述目标区域集合进行编码向量化，得到结果整合向量；将所述结果整合向量输入预置的多视角双支持向量机模型进行灯珠缺陷分类决策，得到所述LED灯珠的缺陷分类决策结果。

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