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申请/专利权人：俐玛光电科技(北京)有限公司

摘要：本发明提供了一种电子元器件缺陷识别方法，涉及图像识别技术领域，该方法包括：采集电子元器件的结构图像，并对结构图像进行降噪处理，得到降噪图像；通过图像分割技术将降噪图像划分为若干个分割图像；提取全部分割图像的显著点；分别计算分割图像中全部像素点的特征矩阵；通过神经网络模型得到全部特征矩阵的特征向量；计算特征向量的相似度，若计算结果未超过相似度阈值，则认为特征向量对应的结构图像内存在缺陷。该方法通过边缘检测技术提高了图像识别的精确度，并通过人工智能实现了自动化检测。

主权项：1.一种电子元器件缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：采集电子元器件的结构图像，并对所述结构图像进行降噪处理，得到降噪图像；通过图像分割技术将所述降噪图像划分为若干个分割图像；提取全部所述分割图像的显著点；分别计算所述分割图像中全部像素点的特征矩阵；通过神经网络模型得到全部所述特征矩阵的特征向量；计算所述特征向量的相似度，若计算结果未超过相似度阈值，则认为所述特征向量对应的所述结构图像内存在缺陷，当特征向量相似度大于相似度阈值时，则判定该特征向量对应的结构图像内不存在缺陷；所述图像分割技术采用灰度阈值分割法；所述灰度阈值分割法的具体步骤为：获取所述降噪图像全部像素点的灰度值；统计不同灰度值的出现频率并生成灰度直方图；通过对所述灰度直方图中的所述灰度值和所述出现频率进行加权平均操作得到灰度阈值；将全部所述像素点均与所述灰度阈值进行比较，筛选出所述灰度值高于所述灰度阈值的像素点；基于筛选出来的像素点的灰度值与灰度阈值的差值，以筛选出的所述像素点为中心分别划分出不同大小的所述分割图像；提取全部所述分割图像的显著点，具体步骤如下：计算所述分割图像各个像素点的特征幅值和特征方向，将所述特征方向相同的像素点的特征幅值进行对比，选取所述特征幅值最大的像素点作为所述显著点；所述特征幅值的计算公式为：；其中，M为特征幅值，~分别为像素点8个方向的变化率；所述像素点8个方向分别为：水平的左右方向、垂直的上下方向、左上、左下、右上和右下；所述特征向量的相似度的计算公式为： ；其中，T为相似度，为目标特征向量，为目标特征向量相邻的第n个特征向量。

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