CN111724352B - 一种基于核密度估计的贴片led瑕疵标注方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法，包括：步骤1：获得贴片LED图像；步骤2：建立基于核密度估计的分类器模型；步骤3：使用分类器模型对图像进行分类，判断图像是否为瑕疵类图像，若是，则执行步骤4，否则，将图像直接输出为非瑕疵类图像；步骤4：分别对瑕疵类图像中的瑕疵类像素点和非瑕疵类像素点进行标注；步骤5：对标注后的图像进行去噪处理，获得经过精细化标注的瑕疵类图像。与现有技术相比，本发明具有复杂度低、处理速度快、标注更加精细、实用性强等优点。

Description

一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法
技术领域
本发明涉及图像标注技术领域，尤其是涉及一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法。
背景技术
目前，基于深度学习的数据算法已被广泛应用于分类、检测识别等计算机视觉任务中。深度学习算法在训练时往往需要较多的经过精细标注的图像作为训练集，而且工业视觉检测领域，获取大量精细标注图像的成本较高。
现有技术中对图像进行标注的方法都较为复杂，例如中国专利CN102854193A中公开了一种用于图像瑕疵检测的检测方法和检测系统。该专利中的瑕疵标注方法的复杂度较高，处理时间长，处理速度慢。由于粗标注图像比较容易获得，在综合考虑成本投入、标注速度和精度后，工业视觉检测领域中亟需一种能够通过粗标注图像获得精细化标注图像的方法。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种复杂度低、处理速度快、标注更加精细、实用性强的基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法，包括：
步骤1：获得贴片LED图像；
步骤2：建立基于核密度估计的分类器模型；
步骤3：使用分类器模型对图像进行分类，判断图像是否为瑕疵类图像，若是，则执行步骤4，否则，将图像直接输出为非瑕疵类图像；
步骤4：分别对瑕疵类图像中的瑕疵类像素点和非瑕疵类像素点进行标注；
步骤5：对标注后的图像进行去噪处理，获得经过精细化标注的瑕疵类图像。
优选地，所述步骤1中的贴片LED图像包括训练图像、测试图像和经过粗标注的瑕疵类图像；所述的训练图像包括非瑕疵图像；所述的测试图像包括非瑕疵图像和瑕疵类图像。
更加优选地，述的步骤2具体为：
步骤2-1：构建若干个核密度估计分类器；
步骤2-2：分别通过所有图像中处于相同位置的像素点训练核密度估计器，构建分类器模型；
步骤2-3：对分类器模型进行测试。
更加优选地，所述的步骤2-2使用训练图像对核密度估计器进行训练；所述的步骤2-3使用测试图像和经过粗标注的瑕疵类图像对分类器模型进行测试。
更加优选地，所述的分类器模型包括若干个核密度估计分类器，若干个核密度估计分类器通过投票法获得图像分类结果。
更加优选地，所述的核密度估计分类器的核密度估计方法为：
Figure BDA0002517135530000021
其中，n为样本点个数；K(·)为核函数，该函数为非负函数，积分为1，均值为0；h为平滑参数，称为带宽。
更加优选地，所述的平滑参数h的计算方法为：
Figure BDA0002517135530000022
其中，σ为样本的标准差；n为样本点个数。
优选地，所述的步骤3具体为：
分类器模型中的核密度估计分类器对图像的所有像素点进行检测，对所有的像素点进行分类，然后所有的核密度估计分类器通过投票法判断图像是否为瑕疵类图像，若是，则执行步骤4，否则，将图像直接输出为非瑕疵类图像。
优选地，所述的步骤5具体为：
将经过分类器模型处理后的瑕疵类图像和与之对应的粗标注图像进行取交处理，最终获得经过精细化标注的瑕疵类图像。
优选地，所述的核密度估计分类器通过预设瑕疵特征概率密度f1和预设阈值ε来判断像素点是否为瑕疵类像素点，具体为：若像素点的概率密度f∈(f1,f1+ε)，则判断该像素点为瑕疵类像素点，否则，判断该像素点为非瑕疵类像素点。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、复杂度低，处理速度快：本发明中的贴片LED瑕疵标注方法通过核密度估计分类器构建分类器模型，通过对图像的像素点进行分类，从而判断图像的类别，并且在核密度估计分类器对像素点进行分类后，可以直接通过分类器标注瑕疵类像素点，算法的复杂度低，处理速度快。
二、标注更加精细：本发明中的贴片LED瑕疵标注方法通过核密度估计分类器对图像的像素点进行分类，在获得经过标注的瑕疵类图像后，再与粗标注图像进行取交处理，对瑕疵标注图像进行去噪处理。
三、实用性强：本发明中的贴片LED瑕疵标注方法为避免粗标注瑕疵图像的误判，设置了对图像类别的判断步骤，通过投票法来判断图像是否为瑕疵类图像，设置一定的阈值来提高投票法的准确度，提高算法的实用性。
附图说明
图1为本发明中贴片LED瑕疵标注方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中带有丝状杂物的贴片LED示意图；
图3为本发明实施例中带有丝状杂物贴片LED进行粗标注后的示意图；
图4为本发明实施例中计算得到的所有像素点的概率密度示意图；
图5为本发明实施例中经分类器模型分类标注后的瑕疵类图像；
图6为本发明实施例中经过去噪处理后带有精细标注的瑕疵类图像。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。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的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法，其流程如图1所示，包括：
步骤1：获得贴片LED图像，包括训练图像、测试图像和经过粗标注的瑕疵类图像；所述的训练图像包括非瑕疵图像；所述的测试图像包括非瑕疵图像和瑕疵类图像。
步骤2：建立基于核密度估计的分类器模型，具体为：
步骤2-1：构建若干个核密度估计分类器；
每个核密度估计分类器的核密度估计方法为：
Figure BDA0002517135530000041
其中，n为样本点个数；K(·)为核函数，该函数为非负函数，积分为1，均值为0；h为平滑参数，称为带宽。
平滑参数h的计算方法为：
Figure BDA0002517135530000042
其中，σ为样本的标准差；n为样本点个数。
核密度估计分类器通过预设瑕疵特征概率密度f1和预设阈值ε来判断像素点是否为瑕疵类像素点，具体为：若像素点的概率密度f∈(f1,f1+ε)，则判断该像素点为瑕疵类像素点，否则，判断该像素点为非瑕疵类像素点。
步骤2-2：分别通过所有训练图像中处于相同位置的像素点训练核密度估计器，构建分类器模型；
步骤2-3：使用测试图像对分类器模型进行测试。
步骤3：使用分类器模型对图像进行分类，判断图像是否为瑕疵类图像，若是，则执行步骤4，否则，将图像直接输出为非瑕疵类图像；
具体为：分类器模型中的核密度估计分类器对图像的所有像素点进行检测，对所有的像素点进行分类，然后所有的核密度估计分类器通过投票法判断图像是否为瑕疵类图像，若是，则执行步骤4，否则，将图像直接输出为非瑕疵类图像。
步骤4：分别对瑕疵类图像中的瑕疵类像素点和非瑕疵类像素点进行标注；
步骤5：对标注后的图像进行去噪处理，获得经过精细化标注的瑕疵类图像，具体为：将经过分类器模型处理后的瑕疵类图像和与之对应的粗标注图像进行取交处理，最终获得经过精细化标注的瑕疵类图像。
本实施例使用带有丝状杂物的贴片LED进行试验，带有丝状杂物的贴片LED如图2所示，进行粗标注后如图3所示。
使用分类器模型计算该图像各像素点的概率密度示意如图4所示，有图4可以看出，与瑕疵特征相近像素点的概率密度与瑕疵概率密度也会相近，通过预设阈值来区别瑕疵类像素点和非瑕疵类像素点。
经分类器模型分类标注后的图像如图4所示，去噪后的图像如图5所示。由图2～6可以看出，本发明中的标注方法可以实现对粗标注图像的精细化标注。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法，其特征在于，包括：
步骤1：获得贴片LED图像；
步骤2：建立基于核密度估计的分类器模型；
步骤3：使用分类器模型对图像进行分类，判断图像是否为瑕疵类图像，若是，则执行步骤4，否则，将图像直接输出为非瑕疵类图像；
步骤4：分别对瑕疵类图像中的瑕疵类像素点和非瑕疵类像素点进行标注；
步骤5：对标注后的图像进行去噪处理，获得经过精细化标注的瑕疵类图像；
所述步骤1中的贴片LED图像包括训练图像、测试图像和经过粗标注的瑕疵类图像；所述的训练图像包括非瑕疵图像；所述的测试图像包括非瑕疵图像和瑕疵类图像；
所述的步骤2具体为：
步骤2-1：构建若干个核密度估计分类器；
步骤2-2：分别通过所有图像中处于相同位置的像素点训练核密度估计器，构建分类器模型；
步骤2-3：对分类器模型进行测试；
所述的步骤2-2使用训练图像对核密度估计器进行训练；所述的步骤2-3使用测试图像和经过粗标注的瑕疵类图像对分类器模型进行测试；
所述的分类器模型包括若干个核密度估计分类器，若干个核密度估计分类器通过投票法获得图像分类结果；
所述的核密度估计分类器的核密度估计方法为：
Figure FDA0003787217640000011
其中，n为样本点个数；K(·)为核函数，该函数为非负函数，积分为1，均值为0；h为平滑参数，称为带宽。
2.根据权利要求1所述的一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法，其特征在于，所述的平滑参数h的计算方法为：
Figure FDA0003787217640000012
其中，σ为样本的标准差；n为样本点个数。
3.根据权利要求1所述的一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法，其特征在于，所述的步骤3具体为：
分类器模型中的核密度估计分类器对图像的所有像素点进行检测，对所有的像素点进行分类，然后所有的核密度估计分类器通过投票法判断图像是否为瑕疵类图像，若是，则执行步骤4，否则，将图像直接输出为非瑕疵类图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法，其特征在于，所述的步骤5具体为：
将经过分类器模型处理后的瑕疵类图像和与之对应的粗标注图像进行取交处理，最终获得经过精细化标注的瑕疵类图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于核密度估计的贴片LED瑕疵标注方法，其特征在于，所述的核密度估计分类器通过预设瑕疵特征概率密度f1和预设阈值ε来判断像素点是否为瑕疵类像素点，具体为：若像素点的概率密度f∈(f1,f1+ε)，则判断该像素点为瑕疵类像素点，否则，判断该像素点为非瑕疵类像素点。
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