CN110987370B - 一种五面发光csp led的测试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种五面发光CSP LED的测试方法,所述方法包括以下步骤:(1)将CSP LED在白膜上排列,测试所述CSP LED的色温值即第一色温值;(2)将第一矩阵上的CSP LED重新排列,测试所述CSP LED的色温值即第二色温值;(3)将第二色温值作为标签数据,将第一色温值构建特征向量,对特征向量添加标签数据得到数据集,并将数据集划分为测试集和训练集;(4)用训练集训练随机森林模型,将训练好的随机森林模型修正测试集得到准确率,根据准确率调整随机森林模型的参数,取准确率最高时的参数作为随机森林模型的参数。本发明所述方法解决了五面发光CSP LED色温测试不准的问题。
Description
技术领域
本发明涉及五面发光CSP LED测试技术领域,特别是涉及一种五面发光CSP LED的测试方法。
背景技术
五面发光CSP LED具有五个面发光的特点,在工业大批量制造的工艺流程中,为提高产品的光色一致性,往往需要对其进行测试与分选,根据不同的光色电参数分档。然而,在大批量测试时,五面发光CSP LED紧密排列在白膜上,在使用传统的LED晶粒测试机进行测试时,存在邻近CSP LED的光串扰的问题,导致CSP LED测试的色温值并不准确,严重影响分选的结果,进一步地,影响了产品的光色一致性。当前,也并没有针对五面发光CSP LED的全自动测试设备。若将CSP LED进行单独测试,不仅产能降低,测试和分选的成本也会增大,限制了五面发光CSP LED的大规模商用。
因此,基于上述的问题,如何在现有的商业全自动LED晶粒测试设备上修正大批量测试五面发光CSP LED时色温是目前有待解决的问题。
发明内容
在现有的商业全自动LED晶粒测试设备基础上,为解决五面发光CSP LED色温测试不准的问题,以提高分选的准确率和提高产品的一致性,本发明的目的在于提供一种五面发光CSP LED的测试方法。
本发明的目的至少是通过以下技术方案之一实现的。
本发明提供了一种五面发光CSP LED的测试方法,所述方法包括以下步骤:
(1)将CSP LED在第一白膜上紧密排列,形成M×N的第一矩阵,相邻CSP LED之间的间距为第一间距,第一间距不大于0.3 mm,其中,M和N是正整数,测试所述第一矩阵上的CSPLED的色温值即第一色温值,CSP LED单独排布时的色温值为单独色温值,CSP LED之间的间距为第一间距时,第一色温值与单独色温值之间的差值绝对值大于阈值500K;
(2)将第一矩阵上的CSP LED重新排列在第二白膜上,形成M×N的第二矩阵,CSPLED之间的间距为第二间距,CSP LED在第一矩阵和第二矩阵的坐标不变,测试所述第二矩阵上的CSP LED的色温值即第二色温值, CSP LED之间的间距为第二间距时,第二色温值与单独色温值之间的差值绝对值不大于100 K;
(3)将第一色温值作为特征数据,第二色温值作为标签数据,将第一色温值构建特征向量,对每一颗CSP LED的特征向量添加相对应的标签数据得到含有标签数据的数据集,并将数据集划分为测试集和训练集;
(4)用训练集训练随机森林模型,将训练好的随机森林模型修正测试集得到准确率,根据准确率调整随机森林模型的参数,取准确率最高时的参数作为随机森林模型的参数。
优选地,CSP LED排列在白膜上,CSP LED上有电极一侧朝上,CSP LED的荧光胶层与白膜接触。
优选地,色温值采用全自动LED晶粒探针测试台进行测试,同时记录CSP LED在第一矩阵和第二矩阵的坐标 (n, m),其中,0≤n<N,0≤m<M,n和m均为自然数。
优选地,所述特征数据包括待修正的CSP LED的第一色温值和所述待修正的CSPLED邻近外围a圈CSP LED的第一色温值;所述邻近外围a圈的确定方法包括:当圈数为a时,CSP LED构成(2a+1)×(2a+1)的矩阵排列,a为正整数;测量(2a+1)×(2a+1)的矩阵正中心的CSP LED在矩阵排列的圈数为a和a+1两种情况下的色温值,两种情况下的色温值之差的绝对值小于阈值100 K时,圈数设定为a。
优选地,所述CSP LED在白膜上排列时邻近外围没有完整a圈CSP LED时,色温值用0填充。
优选地,将数据集进行划分时,数据集的70%到80%作为训练集,其余数据集作为测试集。
优选地,随机森林模型为Scikit-learn库所提供的RandomForestRegressor模块。
优选地,随机森林模型的修正正确的判定步骤为:
(401)训练好的随机森林模型对所述测试集进行计算得到修正后的色温值;
(402)将修正后的色温值与测试集对应的标签数据相减得到差值;
(403)将差值的绝对值除以测试集对应的标签数据,得商值;
(404)将商值与阈值P进行比较,若小于等于阈值P,则视为修正正确,反之,视为修正错误,其中,所述阈值P满足:0≤P<1。
优选地,将第一矩阵上的CSP LED重新排列在第二白膜上采用的是LED晶粒分选机。
优选地,随机森林模型的参数包括最大特征数,决策树最大深度和最大的弱学习器的个数
和现有技术相比,本发明具有以下有益效果和优点:
(1)本发明所述测试方法无需将CSP LED重新排列成间距较大的阵列,减少了重排的工序,单张白膜能测试的CSP LED数量更多,提升了测试效率,降低了测试成本;
(2)本发明所述测试方法无需研发专用的CSP LED测试设备或或者添加新的硬件资源,在现有市售测试设备上进行软件功能添加即可。
附图说明
图1为实施例提供的一种五面发光CSP LED的测试方法的流程示意图;
图2为实施例提供的所述CSP LED在白膜上紧密排列并形成5×5的阵列的示意图;
图3为实施例提供的所述CSP LED在白膜上从新排列后并形成5×5的矩阵的示意图;
图4为实施例提供的所述CSP LED横向相邻示意图;
图5为实施例提供的所述CSP LED纵向相邻示意图;
图6为实施例提供的所述CSP LED在白膜上紧密排列并形成11×11的阵列的示意图;
图7为实施例提供的特征向量的构建顺序示意图;
附图中:1-CSP LED;101-电极;2-第一白膜;3-第二白膜;301-左右第二间距;302-上下第二间距;601-第一CSP LED。
具体实施方式
为进一步理解本发明,下面结合具体实施例对本发明进行进一步的阐述,但本发明的实施方式不限于此,基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,均在本发明保护范围内。
实施例
本实施例提供了一种五面发光CSP LED的测试方法,如图1所示,所述方法包括以下步骤:
(1)将CSP LED 1在第一白膜2上紧密排列,如图2所示,形成5×5的第一矩阵,相邻CSP LED 1之间的间距为0.2mm,测试所述第一矩阵上的CSP LED 1的色温值即第一色温值,CSP LED 1单独排布时的色温值为单独色温值,相邻CSP LED 1之间的间距为第一间距时,第一色温值与单独色温值之间的差值绝对值为1200K;
CSP LED 1排列在第一白膜2上,CSP LED 1上有电极101一侧朝上,CSP LED的荧光胶层与第一白膜2接触。
(2)采用LED晶粒分选机将第一矩阵上的CSP LED 1重新排列在第二白膜3上,如图3所示,所述CSP LED 1电极101一侧朝上,所述CSP LED 1的荧光胶层与第二白膜3接触,形成5×5的第二矩阵,相邻CSP LED 1之间的间距为第二间距,CSP LED在第一矩阵和第二矩阵的坐标不变,测试所述第二矩阵上的CSP LED的色温值即第二色温值,所述第二间距包括左右第二间距301和上下第二间距302,左右第二间距301和上下第二间距302确定步骤包括:如图4和5所示,CSP LED 1的单独测温值为A,在所述CSP LED 1的右侧和下侧分别放置另一CSP LED,在两种情况下CSP LED1测试的色温值分别为B和C,左右第二间距301和上下第二间距302从0开始逐渐增大,当所述单独色温值A分别与B、C之间的差的绝对值小于等于100时,确定左右第二间距301和上下第二间距302。
本实施例中左右第二间距301等于1.2mm,上下第二间距302等于1.4mm,单独色温值A分别与B、C之间的差的绝对值分别为23 K 和21K,色温值采用全自动LED晶粒探针测试台进行测试,同时记录CSP LED 1在第一矩阵和第二矩阵的坐标 (n, m),其中,0≤n<5,0≤m<5,n和m均为自然数。
将第一矩阵上的CSP LED 1重新排列在第二白膜上采用的是LED晶粒分选机。
(3)将第一色温值作为特征数据,第二色温值作为标签数据,将第一色温值构建特征向量,对每一CSP LED 1的特征向量添加相对应的标签数据得到含有标签数据的数据集,并将数据集划分为测试集和训练集;
所述特征数据包括待修正的CSP LED 1的第一色温值和所述待修正的CSP LED 1邻近外围a圈CSP LED 1的第一色温值;所述邻近外围a圈的确定方法包括:当圈数为a时,CSP LED 1构成(2a+1)×(2a+1)的矩阵排列,a为正整数;测量(2a+1)×(2a+1)的矩阵正中心的CSP LED 1在矩阵排列的圈数为a和a+1两种情况下的色温值,两种情况下的色温值之差的绝对值小于阈值100 K时,圈数设定为a。
本实施例中,取一张白膜,上面紧密地排列有11×11的CSP LED矩阵,参见图6,在所述全自动LED晶粒探针测试台测试11×11的CSP LED矩阵正中间的第一CSP LED 601的色温值,然后依次去掉最外一圈CSP LED 1,再测试所述矩阵正中间的第一CSP LED 601的色温值,所述阈值T在本实施例中设定为80,最后得到所述圈数a为2。
所述CSP LED 1在白膜上排列时邻近外围没有完整a圈CSP LED 1时,色温值用0填充。
本实施例中所述CSP LED 1特征数据的包含第一CSP LED 601的色温值以及邻近2圈CSP LED 1的色温值。
本实施例中采用图7所示的顺序排列色温值,构建特征向量,所述一张白膜上的CSP LED 1构建5×5个特征向量,所述CSP LED 1的特征向量大小为(1, 25),其中1表示一颗CSP LED 1,25为图7中25颗CSP LED的第一色温值,所述CSP LED 1的标签数据大小(x,y)为(1, 1),其中x=1表示一颗CSP LED 1,y=1表示所述CSP LED 1的第二色温值。在本实施例中,所测白膜上的CSP LED构成的矩阵大小为68 ×112,共7616颗CSP LED,并采用5× 5的窗口对每一颗CSP LED构建所述特征向量和所述对应的标签数据,所述白膜上外围CSP LED1邻近没有完整的2圈CSP LED的第一色温值使用0填充,所得数据集包含有,大小为 (7616,25) 的特征向量,大小为 (7616, 1) 的对应标签数据。
所述数据集包含大小为 (7616,25) 的特征向量,大小为 (7616, 1) 的标签数据。
将数据集进行划分时,数据集的70%作为训练集,即大小为 (5331, 25) 的特征向量和对应的大小为(5331, 1) 的标签数据,其余数据集作为测试集,即大小为 (2285, 25)的特征向量和对应的大小为(2285, 1) 的标签数据。
(4)用训练集训练随机森林模型,将训练好的随机森林模型修正测试集得到准确率,根据准确率调整随机森林模型的参数,参数调整后,重复训练和计算准确率,经过若干次所述调整后,取所述准确率最大时所对应的参数作为最终随机森林模型的参数。在本实施例中,所述若干次为25次。
随机森林模型的修正正确的判定步骤为:
(401)训练好的随机森林模型对所述测试集进行计算得到修正后的色温值;
(402)将修正后的色温值与测试集对应的标签数据相减得到差值;
(403)将差值的绝对值除以测试集对应的标签数据,得商值;
(404)将商值与阈值P进行比较,若小于等于阈值P,则视为修正正确,反之,视为修正错误,其中,所述阈值P满足:0≤P<1。本实施例中P=0.05。
随机森林模型的参数包括最大特征数,决策树最大深度和最大的弱学习器的个数。
随机森林模型为Scikit-learn库所提供的RandomForestRegressor模块。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非对本发明做任何形式上的限定。凡本领域的技术人员利用本发明的技术方案对上述实施例作出的任何等同的变动、修饰或演变等,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
(1)将CSP LED在第一白膜上紧密排列,形成M×N的第一矩阵,相邻CSP LED之间的间距为第一间距,第一间距不大于0.3mm,其中,M和N是正整数,测试所述第一矩阵上的CSP LED的色温值即第一色温值,CSP LED单独排布时的色温值为单独色温值,相邻CSP LED之间的间距为第一间距时,第一色温值与单独色温值之间的差值绝对值大于阈值500K;
(2)将第一矩阵上的CSP LED重新排列在第二白膜上,形成M×N的第二矩阵,相邻CSPLED之间的间距为第二间距,CSP LED在第一矩阵和第二矩阵的坐标不变,测试所述第二矩阵上的CSP LED的色温值即第二色温值,相邻CSP LED之间的间距为第二间距时,第二色温值与单独色温值之间的差值绝对值不大于100K;
(3)将第一色温值作为特征数据,第二色温值作为标签数据,将第一色温值构建特征向量,对每一颗CSP LED的特征向量添加相对应的标签数据得到含有标签数据的数据集,并将数据集划分为测试集和训练集;
(4)用训练集训练随机森林模型,将训练好的随机森林模型修正测试集得到准确率,根据准确率调整随机森林模型的参数,取准确率最高时的参数作为随机森林模型的参数。
2.根据权利要求1所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,CSP LED排列在白膜上,CSP LED上有电极一侧朝上,CSP LED的荧光胶层与白膜接触。
3.根据权利要求1所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,色温值采用全自动LED晶粒探针测试台进行测试,同时记录CSP LED在第一矩阵和第二矩阵的坐标(n,m),其中,0≤n<N,0≤m<M,n和m均为自然数。
4.根据权利要求1所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,所述特征数据包括待修正的CSP LED的第一色温值和所述待修正的CSP LED邻近外围a圈CSP LED的第一色温值;所述邻近外围a圈的确定方法包括:当圈数为a时,CSP LED构成(2a+1)×(2a+1)的矩阵排列,a为正整数;测量(2a+1)×(2a+1)的矩阵正中心的CSP LED在矩阵排列的圈数为a和a+1两种情况下的色温值,两种情况下的色温值之差的绝对值小于100K时,圈数设定为a。
5.根据权利要求4所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,所述CSP LED在白膜上排列时邻近外围没有完整a圈CSP LED时,色温值用0填充。
6.根据权利要求1所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,将数据集进行划分时,数据集数量的70%到80%作为训练集,其余数据集作为测试集。
7.根据权利要求1所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,随机森林模型为Scikit-learn库所提供的RandomForestRegressor模块。
8.根据权利要求1所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,随机森林模型的修正正确的判定步骤为:
(401)训练好的随机森林模型对所述测试集进行计算得到修正后的色温值;
(402)将修正后的色温值与测试集对应的标签数据相减得到差值;(403)将差值的绝对值除以测试集对应的标签数据,得商值;
(404)将商值与阈值P进行比较,若小于等于阈值P,则视为修正正确,反之,视为修正错误,其中,所述阈值P满足:0≤P<1。
9.根据权利要求1所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,将第一矩阵上的CSP LED重新排列在第二白膜上采用的是LED晶粒分选机。
10.根据权利要求1所述的五面发光CSP LED的测试方法,其特征在于,随机森林模型的参数包括最大特征数,决策树最大深度和最大的弱学习器的个数。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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