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摘要：本发明公开了一种半导体喷淋头孔洞检测方法、装置和介质，包括将半导体喷淋头放置在绿色LED光源工作台上,获取其表面图像，并对图像数据进行预处理，计算每个孔洞区域的几何特征数据和纹理特征数据，构建每个孔洞的特征向量，建立基于支持向量机SVM的监督学习分类模型,利用历史样本训练分类器，将每个孔洞的特征向量数据输入训练好的分类器,得到其缺陷概率，并根据预设概率阈值,确定喷淋头是否合格；本发明通过利用计算机视觉数据分析和机器学习数据处理技术，实现了对喷淋头表面缺陷的自动检测和分类,能够对喷淋头的孔洞数据进行精准的数据判断分析和记录，大大提高了检测的准确性和效率。
主权项：1.一种半导体喷淋头孔洞检测方法，包括：将半导体喷淋头放置在绿色LED光源工作台上，所述工作台提供均匀的背光照明，在所述半导体喷淋头的上方设置高分辨率工业相机，所述相机与孔洞检测控制系统连接，所述相机基于确定的扫描路径拍摄所述半导体喷淋头，获取所述半导体喷淋头的表面图像；对所述喷淋头的表面图像进行预处理，包括图像校正、增强和灰度化,消除光照不均匀、镜头失真，识别喷淋头表面的边缘轮廓,并将边缘轮廓分割成独立的孔洞区域，利用形态学操作去除噪点并细化孔洞边界；计算每个孔洞区域的面积、周长和圆度几何特征，并提取孔洞的纹理特征，包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器响应和局部二值模式LBP特征，并基于几何特征和纹理特征构建每个孔洞的特征向量；建立基于支持向量机SVM的监督学习分类模型，利用历史样本训练分类器以识别正常孔洞和缺陷孔洞；将所述特征向量输入训练好的分类器得到每个孔洞的缺陷概率，根据预设概率阈值确定所述半导体喷淋头是否合格，并记录每个孔洞的位置、尺寸、缺陷状态数据。
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