(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211219191.1 (22)申请日 2022.10.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115294117 A (43)申请公布日 2022.11.04 (73)专利权人 深圳市天 成照明有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区松岗街 道东方大道3 3号左第四栋 (72)发明人 林坚耿　李浩锐　金国奇　 (74)专利代理 机构 深圳汉林汇融知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44850 专利代理师 吴洪波 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01) 审查员 胡璇 (54)发明名称 LED灯珠的缺陷检测方法及相关装置 (57)摘要 本发明涉及人工智能领域， 公开了一种LED 灯珠的缺陷检测方法及相关装置， 用于提高LED 灯珠的缺陷检测准确率。 所述方法包括： 对外壳 图像集进行三维空间数据提取， 得到初始点云数 据， 并对灯珠图像集进行图像数据融合， 得到目 标融合图像； 对初始点云数据进行偏差点数据增 强， 得到目标点云数据， 并通过第一检测模型对 目标点云数据进行三维重建， 得到三维外壳模 型； 通过第二检测模型对目标融合图像进行特征 提取， 得到灯珠融合特征； 对三维外壳模型进行 缺陷检测， 生成外壳缺陷检测结果， 并根据灯珠 融合特征生成灯珠缺陷检测结果； 对外壳缺陷检 测结果和灯珠缺陷检测结果进行检测结果综合 评价， 得到目标检测结果。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115294117 B 2022.12.06 CN 115294117 B 1.一种LED灯珠的缺陷检测方法， 其特 征在于， 所述 LED灯珠的缺陷检测方法包括： 采集目标LED灯 珠多个角度的检测图像， 并对多个检测图像进行图像筛选和图像分类， 得到外壳图像集和灯珠图像集； 对所述外壳图像集进行三维空间数据提取， 得到所述外壳图像集对应的初始点云数 据， 并对所述灯珠图像集进行图像数据融合， 得到所述灯珠图像集对应的目标融合图像； 对所述初始点云数据进行偏差点数据增强， 得到目标点云数据， 并通过预置的第一检 测模型对所述目标点云数据进行三维重建， 得到所述外壳图像集对应的三维外壳模型； 通过预置第二检测模型对所述目标融合图像进行 特征提取， 得到灯珠融合特 征； 对所述三维外壳模型进行缺陷检测， 生成外壳缺陷检测结果， 并根据所述灯珠融合特 征生成灯珠缺陷检测结果； 对所述外 壳缺陷检测结果和所述灯珠缺陷检测结果进行检测结果综合评价， 得到所述 目标LED灯珠对应的目标检测结果。 2.根据权利 要求1所述的LED灯 珠的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述采集目标LED灯 珠 多个角度的检测图像， 并对多个检测图像进行图像筛选和图像分类， 得到外壳图像集和灯 珠图像集， 包括： 按照预设的多个角度， 采集目标LED灯珠的检测图像， 得到多个 检测图像； 分别对所述多个 检测图像进行属性识别， 得到每 个检测图像对应的属性信息； 对所述多个 检测图像进行图像筛 选， 得到标准图像集； 根据所述属性信息对所述标准图像集进行图像分类， 得到 外壳图像集和灯珠图像集。 3.根据权利要求1所述的LED灯珠的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述对所述外壳图像 集进行三维空间数据提取， 得到所述外壳图像集对应的初始点云数据， 并对所述灯珠图像 集进行图像数据融合， 得到所述灯珠图像集对应的目标融合图像， 包括： 对所述外壳图像集进行三维特 征点匹配， 得到所述外壳图像集的特 征点匹配信息； 根据所述特征点匹配信 息构建三维坐标系， 并根据 所述三维坐标系 进行点云数据密集 匹配， 得到初始点云数据； 对所述灯珠图像集进行图像校正， 得到平面灯珠图像集； 对所述平面灯 珠图像集进行图像拼接和图像融合， 得到所述灯珠图像集对应的目标融 合图像。 4.根据权利要求1所述的LED灯珠的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述对所述初始点云 数据进行偏差点数据增强， 得到目标点云数据， 并通过预置的第一检测模型对所述 目标点 云数据进行三维重建， 得到所述外壳图像集对应的三维外壳模型， 包括： 对所述初始点云数据进行偏差点检测， 得到偏差点数据； 对所述偏差点数据进行 数据集增强， 得到目标点云数据； 通过预置的第 一检测模型对所述目标点云数据进行多角度二维卷积运算， 得到多个像 素点输出值； 根据所述多个 像素点输出值构建三维结构； 对所述三维结构进行模型渲染， 得到所述外壳图像集对应的三维外壳模型。 5.根据权利要求1所述的LED灯珠的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述通过预置第二检 测模型对所述目标融合图像进行 特征提取， 得到灯珠融合特 征， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294117 B 2将所述目标融合图像输入预置第二检测模型进行 特征提取， 得到多个第一特 征图像； 将所述多个第 一特征图像输入预置特征还原网络进行特征还原， 得到多个第 二特征图 像； 分别对所述多个第二特 征图像进行 特征融合处 理， 得到灯珠融合特 征。 6.根据权利要求1所述的LED灯珠的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述对所述三维外壳 模型进行缺陷检测， 生成外壳缺陷检测结果， 并根据所述灯珠融合特征生成灯珠缺陷检测 结果， 包括： 对所述三维外壳模型进行缺陷点 位识别和缺陷类型识别， 得到 外壳缺陷检测结果； 将所述灯珠融合特征输入预置的灯珠缺陷检测模型进行灯珠缺陷检测， 得到灯珠缺陷 检测结果， 其中， 所述灯珠缺陷检测模 型包括： 三层卷积网络、 三层 全连接网络、 四层卷积网 络和归一 化层。 7.根据权利要求1所述的LED灯珠的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述对所述外壳缺陷 检测结果和所述灯珠缺陷检测结果进行检测结果综合评价， 得到所述目标LED灯珠对应的 目标检测结果， 包括： 根据所述外 壳缺陷检测结果生成第 一评价指标， 以及根据 所述灯珠缺陷检测结果生成 第二评价指标； 对所述第一评价指标和所述第二评价指标进行评价指标映射， 生成所述目标LED灯珠 对应的目标检测结果。 8.一种LED灯珠的缺陷检测装置， 其特 征在于， 所述 LED灯珠的缺陷检测装置包括： 采集模块， 用于采集目标LED灯 珠多个角度的检测图像， 并对多个检测图像进行图像筛 选和图像分类， 得到 外壳图像集和灯珠图像集； 提取模块， 用于对所述外壳图像集进行三维空间数据提取， 得到所述外壳图像集对应 的初始点云数据， 并对所述灯珠图像集进行图像数据融合， 得到所述灯珠图像集对应的目 标融合图像； 增强模块， 用于对所述初始点云数据进行偏差点数据增强， 得到目标点云数据， 并通过 预置的第一检测模型对所述目标点云数据进 行三维重建， 得到所述外壳图像集对应的三 维 外壳模型； 处理模块， 用于通过预置第二检测模型对所述目标融合图像进行特征提取， 得到灯珠 融合特征； 检测模块， 用于对所述三维外 壳模型进行缺陷检测， 生成外 壳缺陷检测结果， 并根据 所 述灯珠融合特 征生成灯珠缺陷检测结果； 输出模块， 用于对所述外 壳缺陷检测结果和所述灯珠缺陷检测结果进行检测结果综合 评价， 得到所述目标LED灯珠对应的目标检测结果。 9.一种LED灯 珠的缺陷检测设备， 其特征在于， 所述LED灯 珠的缺陷检测设备包括： 存储 器和至少一个处 理器， 所述存 储器中存 储有指令； 所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令， 以使得所述LED灯珠的缺陷检测 设备执行如权利要求1 ‑7中任一项所述的LED灯珠的缺陷检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储有指令， 其特征在于， 所述指令被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的LED灯珠的缺陷检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294117 B 3