CN101566656B - 自动检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种自动检测系统，用于测试待测板上发光二极管状态显示灯号，该自动检测系统包括：一数据读取单元，其用于撷取待测板上发光二极管状态显示灯号的影像图档；一测试平台单元，其与上述数据读取单元相连接，该测试平台单元用于固定、连接及测试待测板；一数据处理单元，其与上述测试平台单元相连接，且通过测试平台单元与上述数据读取单元相连接并进行数据传递；一输出显示单元，其与上述数据处理单元相连接，该输出显示单元用于显示输出的数据信息。本发明的自动检测系统及方法，使在测试待测板上的发光二极管状态显示灯号的时，速度更为快捷、准确，降低了测试费用。
Description
【技术领域】
本发明是关于一种自动检测系统及方法，尤其是一种关于一种发光二极管的检测系统及方法。
【背景技术】
在现今工业计算机产品的应用中，常利用发光二极管(Light-EmittingDiode，LED作为附加的状态显示灯号)，目的是希望能增加提供使用者或测试员能从外观上的灯号明灭、闪烁情况与颜色区别就能直接了解其目前状态，不需外接仪器或设备。
然而LED灯号数量多或是有多色灯(红、澄、黄、绿)的应用时，测试的方法好坏通常会直接影响到测试结果。一般来说LED灯号在工厂生产测试中主要的验证方法可分为两种，第一种方法是以测试程序以人工目测法，最节省成本且容易导入，但错误测试率与测试时间花费也是最高。另外一种是采用自动光学检测系统，此种方便虽然可以减少人工误测机率与加快测试时间，但以计算机系统厂商而言所需要建置设备付出的成本却也大幅上升，且不同尺寸的产品也不见得能适用需另外订制，功能价格比实不符合现代的经济效益。
有鉴于此，实有必要开发一种自动检测系统，该自动检测系统使得测试速度更为快捷，测试结果更为准确，同时降低了测试的费用。
【发明内容】
因此，本发明的目的在于提供一种自动检测系统及方法，其利用产线现有的测试治具直接加装可转向的照相设备，与搭载辨识软件的计算机组合而成的自动化LED自动检测系统，可直接透过程控拍摄取得图档并辨识灯号颜色以及明灭。
为了达到上述目的，本发明提供一种自动检测系统，其包括：
一数据读取单元，其用于撷取待测板上发光二极管状态显示灯号的影像图档；
一测试平台单元，其与上述数据读取单元相连接，该测试平台单元用于固定、连接及测试待测板；
一数据处理单元，其与上述测试平台单元相连接，且通过测试平台单元与上述数据读取单元相连接并进行数据传递；
一输出显示单元，其与上述数据处理单元相连接，该输出显示单元用于显示输出的数据信息。
特别地说，上述数据处理单元还包括：
一接收模块，其用于接收上述数据读取单元撷取待测板上发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息；
一数据资料库，其用于存储上述接收模块所获得的发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息；
一处理模块，其用于运算、处理数据资料库中的数据信息；
一类神经网络路模块，其用于运算、辨识处理单元处理后的数据信息；
一发送模块，其用于数据资料库、处理模块、类神经网络路模块三者之间数据信息的互相传递，且最终得到的数据信息传送给输出显示单元。
为了达到上述目的，本发明还提供一种自动检测的方法，该方法包含测试前阶段的学习方法和测试阶段的辨识方法。
上述自动检测的学习方法包括如下步骤：
(1)选取若干个不同类型的待测板作为样本；
(2)数据读取单元撷取上述样本上发光二极管状态显示灯号影像图档；
(3)接收模块接收上述数据读取单元撷取的发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，并发送给数据资料库；
(4)数据资料库储存上述发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，且建立一训练样本资料库；
(5)在类神经网络路模块中定义一活化函数，并定义输入和输出；
(6)发送模块将上述建立的训练样本资料库中的训练样本信息输入给类神经网络路模块；
(7)类神经网络路模块叠代检查其输出是否收敛，根据定义的输入和输出来调置，若类神经网络路模块输出收敛则为“是”则学习步骤结束；若类神经网络路模块输出不收敛为“否”则重新进行步骤(7)。
再者，上述自动检测的辨识方法包括如下步骤：
(1)数据读取单元撷取测试平台单元上待测板上发光二极管状态显示灯号的影像图档；
(2)接收模块接收上述数据读取单元撷取的发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，并发送给处理模块；
(3)处理模块根据上述学习阶段得到的数据资料库中的训练样本资料库将得到的数据信息进行处理，将外界不良因素去除，并叠代寻找门槛值，从而提高影像图档的辨晰率；
(4)处理模块将处理后的数据信息转换成特征值，并将该特征值代入类神经网络路模块；
(5)类神经网络路模块利用上述学习阶段定义的活化函数对得到的特征值进行运算处理，并将处理后的数据信息传送给发送模块；
(6)发送模块将得到的数据信息传送给输出显示单元进行显示。
【附图说明】
图1绘示本发明自动检测系统的方块图。
图2绘示本发明自动检测系统的数据处理单元主要软件功能模块图。
图3绘示本发明自动检测方法中学习阶段的作业流程图。
图4绘示本发明自动检测方法中测试阶段的作业流程图。
【具体实施方式】
请参阅图1所示，其为本发明自动检测系统的方块图。
本发明自动检测系统包括：
一数据读取单元1，其用于撷取待测板上发光二极管状态显示灯号的影像图档，该数据读取单元1可为照相机、摄像机、摄像头中之一；
一测试平台单元2，其与上述数据读取单元1相连接，该测试平台单元2用于固定、连接及测试待测板；
一数据处理单元3，其与上述测试平台单元2相连接，且通过测试平台单元2与上述数据读取单元1相连接并进行数据传递，同时储存上述影像图档的数据信息，该数据处理单元3为电脑的处理器；
一输出显示单元4，其与上述数据处理单元3相连接，该输出显示单元4用于显示输出的数据信息，该输出显示单元4为电脑的显示器。
请参阅图2所示，其为本发明自动检测系统的数据处理单元主要软件功能模块图，该数据处理单元包括：一接收模块31、一数据资料库32、一处理模块33、一类神经网络路模块34、一发送模块35。
接收模块31接收上述数据读取单元1撷取待测板上发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息并将该数据信息传送给数据资料库32，该数据资料库32内还包含一训练样本资料库321，处理模块33将数据资料库32中的数据信息进行运算、处理，发送模块35将处理模块33处理后的数据信息传送给类神经网络路模块34，类神经网络路模块34对该数据信息进行运算、辨识并通过发送模块35输出给输出显示单元4。
请参阅图3所示，其为自动检测方法中学习阶段的作业流程图，本发明自动检测系统的学习方法包括如下步骤：
步骤301：选取若干个不同类型的待测板作为样本，尽可能多地找出不同类型的待测板，例如各种不同灯号显示、各种明亮度显示这样学习的样本越多辨识时的精确度越高、辨识的范围也越广；
步骤302：数据读取单元1撷取上述样本上发光二极管状态显示灯号影像图档；
步骤303：接收模块31通过测试平台单元2接收上述数据读取单元1撷取的发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，并将该数据信息发送给数据资料库32；
步骤304：数据资料库32储存上述样本发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，且建立一训练样本资料库321，将上述得到的数据信息存储至训练样本资料库321中；
步骤305：在类神经网络路模块34中定义一活化函数，并定义输入和输出；
步骤306：发送模块35将上述建立的训练样本资料库321中的训练样本信息输入给类神经网络路模块34；
步骤307：类神经网络路模块34叠代检查其输出是否收敛，自定义若干个输入，若该类神经网络路模块34输出收敛则为“是”则学习步骤结束；若类神经网络路模块34输出不收敛为“否”则重新进行步骤307。
请参阅图4所示，其为本发明自动检测方法中测试阶段的作业流程图，本发明自动检测系统的辨识方法包括如下步骤：
步骤401：数据读取单元1撷取测试平台单元2上待测板上发光二极管状态显示灯号的影像图档；
步骤402：接收模块31通过测试平台单元2接收上述数据读取单元1撷取的发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，并将该数据信息发送给处理模块33；
步骤403：处理模块33根据上述学习阶段得到的数据资料库32中训练样本资料库321将得到的数据信息进行处理，将外界不良因素(如位置偏移、外界光线等)去除，并叠代寻找门槛值，从而提高影像图档的辨晰率；
步骤404：处理模块33将处理后的数据信息转换成特征值，并将该特征值代入类神经网络路模块34；
步骤405：类神经网络路模块34利用上述学习阶段定义的活化函数对得到的特征值进行运算处理，并将处理后的数据信息传送给发送模块35；
步骤406：发送模块35将得到的数据信息传送给输出显示单元4进行显示。
于本实施例，本发明的自动检测系统通过增加了一数据读取单元1且在测试前阶段通过学习建立的训练样本资料库321、定义的活化函数、类神经网络路模块34，同时该数据读取单元1可以在测试平台单元2升降伸缩旋转，能测试到不同待测板在不同方向上发光二极管状态显示灯号，使得测试可以更加清晰、准确，提高了待测板的测试速度，更达到了低费用与高可适性的目的。
Claims (6)
1.一种自动检测系统，用于测试待测板上发光二极管状态显示灯号，其特征在于，该自动检测系统包括：
一数据读取单元，其用于撷取待测板上发光二极管状态显示灯号的影像图档；
一测试平台单元，其与上述数据读取单元相连接，该测试平台单元用于固定、连接及测试待测板；
一数据处理单元，其与上述测试平台单元相连接，且通过测试平台单元与上述数据读取单元相连接并进行数据传递；该数据处理单元还包括：
一接收模块，其用于接收上述数据读取单元撷取待测板上发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息；
一数据资料库，其用于存储上述接收模块所获得的发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息；
一处理模块，其用于将数据资料库中的数据信息进行处理，将外界不良因素去除，叠代寻找门槛值，并将处理后的数据信息转换成特征值；
一类神经网络路模块，其用于运算、辨识处理模块处理后的特征值，定义一活化函数、输入和输出；并利用活化函数叠代检查其输出是否收敛，根据定义的输入和输出来调置；
一发送模块，其用于数据资料库、处理模块、类神经网络路模块三者之间数据信息的互相传递，且最终得到的数据信息为输出的数据信息；
一输出显示单元，其与上述数据处理单元相连接，该输出显示单元用于显示输出的数据信息。
2.如权利要求1所述的自动检测系统，其特征在于，该数据读取单元为照相机、摄像机、摄像头中之一。
3.如权利要求1所述的自动检测系统，其特征在于，该数据处理单元为电脑的处理器。
4.如权利要求1所述的自动检测系统，其特征在于，该输出显示单元为电脑的显示器。
5.一种自动检测方法，其特征在于，该自动检测方法包括一学习阶段，该学习阶段包括如下步骤：
(1)选取若干个不同类型的待测板作为样本；
(2)数据读取单元撷取上述样本上发光二极管状态显示灯号影像图档；
(3)接收模块接收上述数据读取单元撷取的发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，并发送给数据资料库；
(4)数据资料库储存上述发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，且建立一训练样本资料库；
(5)在类神经网络路模块中定义一活化函数，并定义输入和输出；
(6)发送模块将上述建立的训练样本资料库中的训练样本信息输入给类神经网络路模块；
(7)类神经网络路模块叠代检查其输出是否收敛，根据定义的输入和输出来调置，若该类神经网络路模块输出收敛为“是”则学习阶段结束；若该类神经网络路模块输出不收敛为“否”则重新进行步骤(7)；
该自动检测方法更包括一测试阶段，该测试阶段包括如下步骤：
(8)数据读取单元撷取测试平台单元上待测板上发光二极管状态显示灯号的影像图档；
(9)接收模块接收上述数据读取单元撷取的发光二极管状态显示灯号影像图档的数据信息，并发送给处理模块；
(10)处理模块根据上述学习阶段得到的数据资料库中的训练样本资料库将得到的数据信息进行处理，将外界不良因素去除，并叠代寻找门槛值，从而提高影像图档的辨晰率；
(11)处理模块将处理后的数据信息转换成特征值，并将该特征值代入类神经网络路模块；
(12)类神经网络路模块利用上述学习阶段定义的活化函数对得到的特征值进行运算处理，并将处理后的数据信息传送给发送模块；
(13)发送模块将得到的数据信息传送给输出显示单元进行显示。
6.如权利要求5所述的自动检测方法，其特征在于，该不良因素为位置偏移或外界光线。
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