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龙图腾网获悉江苏省电子信息产品质量监督检验研究院(江苏省信息安全测评中心)申请的专利一种LED内部焊接缺陷的智能检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118190989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410317017.3，技术领域涉及：G01N23/18；该发明授权一种LED内部焊接缺陷的智能检测方法及系统是由田鹏;冯建军设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种LED内部焊接缺陷的智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种LED内部焊接缺陷的智能检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，通过以样品参数集合配置X射线的采样控制参数执行样品集合的图像采样生成样品图像集，执行样品图像集的灰度转换和相邻像素灰度认证生成认证关注结果进行样品图像集的自适应增强和缺陷识别结果，根据缺陷识别结果完成批次样品检测。解决了现有技术进行LED内部焊接缺陷检测成本较高，通常基于品控率进行LED内部焊接缺陷的容忍，导致LED产品的品质和生产成本难于平衡的技术问题。达到了快速高效进行同批次LED内部焊接缺陷特征提取以及基于缺陷特征进行同批次LED中存在焊接缺陷的LED比对去除，提高批量生产LED的品控的技术效果。

本发明授权一种LED内部焊接缺陷的智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种LED内部焊接缺陷的智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 建立批次采样比例，当任意批次样品执行缺陷检测时，通过所述批次采样比例执行随机样品取样，建立样品集合； 建立样品的参数集合，所述参数集合包括结构参数集合、尺寸参数集合，以所述参数集合配置X射线的采样控制参数，所述采样控制参数包括曝光时间和射线能量，并根据采样控制参数配置和样品数据配置增强参数； 通过X射线执行所述样品集合的图像采样，并以所述增强参数执行图像采样结果的批量处理，生成样品图像集； 执行样品图像集的灰度转换，并对灰度转换结果进行基于位置点的相邻像素灰度认证，生成认证关注结果，以所述认证关注结果进行样品图像集的自适应增强，并将自适应增强结果输入缺陷检测网络，生成缺陷识别结果，根据所述缺陷识别结果完成批次样品的智能检测； 所述生成认证关注结果，包括： 获取所述样品集合对应的焊接工艺，建立焊接区间； 以所述焊接区间作为轮廓识别空间，执行灰度转换结果的边缘轮廓搜索，根据搜索结果建立校对轮廓空间； 在所述校对轮廓空间内执行相邻像素的灰度认证，生成第一认证关注结果； 基于所述校对轮廓空间对应的轮廓边缘生成第二认证关注结果； 根据所述第一认证关注结果和所述第二认证关注结果建立认证关注结果； 所述在所述校对轮廓空间内执行相邻像素的灰度认证，生成第一认证关注结果，包括： 对所述校对轮廓空间进行空间像素数量识别，并根据识别结果配置局部验证窗口； 以所述局部验证窗口进行校对轮廓空间内的相邻像素灰度异常校验； 根据校验结果完成灰度认证，以生成第一认证关注结果； 所述以所述局部验证窗口进行校对轮廓空间内的相邻像素灰度异常校验，包括： 将所述局部验证窗口置于校对轮廓空间内，通过所述局部验证窗口提取窗口内位置像素灰度值； 对所述位置像素灰度值执行极值去除，并基于极值去除结果计算灰度均值，以所述灰度均值对中心位置像素灰度值校验更新； 根据校验更新结果执行与中心周围位置像素的灰度值校对，以完成相邻像素灰度异常校验； 基于所述校对轮廓空间建立覆盖空间坐标； 以所述覆盖空间坐标进行样品的焊接覆盖评价，其中，焊接覆盖评价结果包括覆盖完整性评价结果、覆盖位置准确性评价结果； 将焊接覆盖评价结果添加至所述缺陷识别结果。

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