CN115330806A - 基于计算机视觉的led背光异物缺陷检测方法 - Google Patents

基于计算机视觉的led背光异物缺陷检测方法 Download PDF

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CN115330806A CN202211267806.8A CN202211267806A CN115330806A CN 115330806 A CN115330806 A CN 115330806A CN 202211267806 A CN202211267806 A CN 202211267806A CN 115330806 A CN115330806 A CN 115330806A
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Abstract

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，获取LED背光屏表面图像灰度的分界值，将表面图像中的像素点的灰度值序列分为连续行程和不连续行程，根据不连续行程中像素点的关联性获取的不连续行程的一阶差分序列，根据不连续行程中相邻像素点的灰度差值、连续相同的灰度差值的个数、第一个连续相同灰度差值对应的灰度值、连续相同差值之后出现的第一个不同差值对应的灰度值得到不连续行程及其一阶差分序列的编码方式，对LED背光屏多尺度图像压缩，根据图像中每行编码长度得到LED背光屏存在缺陷的概率，根据概率判断LED表面是否存在缺陷，方法精准、高效。

Description

基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法
技术领域
本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法。
背景技术
LED属于半导体照明器件，其生产过程是在一片半导体发光器件外涂覆某种颜色的荧光胶，根据光色的混合原理，半导体发光器件通电后，LED可以发出特定颜色的色光。但是荧光胶涂覆厚度不均匀、夹带异物、荧光胶变色、半导体发光器件引脚通电失败等均会影响LED的发光效果，导致LED光效低、色度不均、热量难以散失、寿命短，甚至不能发光等问题。
在LED涂覆荧光胶之后、包装销售之前，需要对每个LED的缺陷进行检测，其中包括胶内异物、胶内气泡、胶变色等。目前广泛使用的检测方法是人工目检，由人工在短时间内快速检查所有缺陷。人工目检往往容易出错，速度慢，而且成本较高，并不能满足生产效率越来越高的要求。通过机器视觉检测的方法（例如阈值分割，边缘检测），面对胶内异物、胶内气泡、胶变色等使荧光胶品质降低的缺陷，需要提取不同的缺陷特征进行缺陷检测，并且对于空域特征不明显的缺陷如胶内气泡检测效果较差，系统的鲁棒性与泛化能力均较差。
发明内容
本发明提供一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，解决效率低、成本高的问题，采用如下技术方案：
S1:获取待检测LED背光屏表面图像；
S2:获取表面图像每一行像素点行程的分界值
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
，利用
Figure 194555DEST_PATH_IMAGE001
将每一行像素点分为连续行程像素点序列和不连续行程像素点序列；
S3:对每一行像素点的每个连续行程像素点序列和每个不连续行程像素点序列中的灰度值及分界值
Figure 139508DEST_PATH_IMAGE001
进行初步编码，连续行程像素点序列初步编码后作为第一目标编码，不连续行程像素点序列初步编码后作为不连续行程编码；
S4:根据每一行像素点中的每个不连续行程编码中像素点的灰度值计算每个不连续行程编码的关联性；
S5:将关联性小于等于阈值的不连续行程编码作为第二目标编码，根据关联性大于阈值的不连续行程编码中相邻灰度值差异得到不连续行程编码的差分序列，利用
Figure 979681DEST_PATH_IMAGE001
和灰度值差异对不连续行程编码的差分序列进行二次编码得到第三目标编码；
S6:获取每行像素点中的目标编码，所述目标编码包括第一目标编码、第二目标编码、第三目标编码；
S7:对LED背光屏表面图像进行多尺度金字塔下采样，并按照S2-S6的方法获取每种尺度下采样图像中的目标编码；
S8:根据相邻尺度的下采样图像中每行像素点的目标编码长度，得到LED背光屏表面图像中存在缺陷的概率，根据概率判断LED表面是否存在缺陷。
所述利用
Figure 527337DEST_PATH_IMAGE001
将每一行像素点分为连续行程像素点序列和不连续行程像素点序列的具体方法为：
计算
Figure 228577DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 452754DEST_PATH_IMAGE001
为每一行像素点行程的分界值，
Figure 780223DEST_PATH_IMAGE004
为LED背光屏表面灰度图像中的最大灰度值与最小灰度值；
当出现连续
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
个（
Figure 911996DEST_PATH_IMAGE006
）任意两连续的灰度值不相同的像素点时，这
Figure 998901DEST_PATH_IMAGE005
个像素点为不连续行程像素点序列，用
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
表示；
当出现连续N个（
Figure 639051DEST_PATH_IMAGE006
）任意两连续的灰度值均相同的像素点时，这N个像素点为连续行程像素点序列，用
Figure 185307DEST_PATH_IMAGE005
表示。
所述初步编码方法为：
每个连续行程像素点序列编码方式为：
Figure 74766DEST_PATH_IMAGE008
,即
Figure 422702DEST_PATH_IMAGE005
个灰度值都为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
的像素点；
每个不连续行程像素点序列编码方式为：
Figure 522769DEST_PATH_IMAGE010
，其中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
分别为每个像素点的灰度值。
所述每个不连续行程编码的关联性的计算方法为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
式中，B为不连续行程编码的关联性，即不连续行程编码中像素点的关联性， N为不连续行程编码中像素点个数，
Figure 74099DEST_PATH_IMAGE014
为不连续行程编码中第N个像素点的灰度值,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
为超参数。
所述利用
Figure 547674DEST_PATH_IMAGE001
和灰度值差异对不连续行程编码的差分序列进行二次编码得到第三目标编码的具体方法为：
二次编码方式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 392527DEST_PATH_IMAGE018
为不连续行程编码，d为灰度值差值，x为连续的灰度值差值相同的d值的个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
为差值序列中第一个连续相同差值所对应的灰度值，
Figure 67091DEST_PATH_IMAGE020
为连续相同差值后出现的第一个不同差值所对应的灰度值，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为不连续行程中的第N个像素点对应的灰度值；
将编码后的差分序列作为第三目标编码。
所述LED背光屏存在缺陷的概率的计算方法为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
式中，
Figure 574558DEST_PATH_IMAGE024
为LED背光屏存在缺陷的概率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
为下采样图像的行数，L为原LED背光屏图像中第
Figure 166338DEST_PATH_IMAGE026
行的编码长度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
为原LED背光屏图像的行数，
Figure 209905DEST_PATH_IMAGE028
为下采样图像中第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE029
行的编码长度,
Figure 697780DEST_PATH_IMAGE030
为超参数。
所述根据概率判断LED表面是否存在缺陷的方法为：
当LED背光屏存在缺陷的概率P大于等于0.3时，LED背光屏存在缺陷。
本发明的有益效果是：获取LED背光屏表面图像灰度的分界值，利用分界值将表面图像中的像素点的灰度值序列分为连续行程和不连续行程；根据不连续行程中像素点的关联性获取的不连续行程的一阶差分序列；根据不连续行程中相邻像素点的灰度差值、连续相同的灰度差值的个数、第一个连续相同灰度差值对应的灰度值、连续相同差值之后出现的第一个不同差值对应的灰度值得到不连续行程及其一阶差分序列的编码方式对LED背光屏表面图像的多尺度图像进行压缩，根据压缩后图像中每行的编码长度，得到LED背光屏存在缺陷的概率，根据概率判断LED表面是否存在缺陷；通过压缩的方式进行缺陷检测，可以快速确定缺陷存在与否，解决传统针对单种缺陷进行检测时泛化能力弱的问题，并对传统游程编码进行改进，通过对不连续游程进行标记，通过对不连续游程进行一阶差分操作，增大了压缩率；通过对差分序列进行判断，计算获取最优的压缩率，增大压缩率，使其适应快速生产的产线，同时根据编码差异区域定位缺陷位置；方法精准、高效。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法流程示意图；
图2是本发明的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法中的LED背光屏表面示意图。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法的实施例，如图1所示，包括：
S1:获取待检测LED背光屏表面图像；
该步骤的目的是，获取LED背光屏图像并进行预处理。
本实施例首先布置相机，获取LED背光屏表面图像，如图2所示，需要对LED背光屏表面缺陷进行检测并定位，需要先获取LED背光屏表面灰度图像，采集到的图像中往往存在LED背光屏之外的背景，该背景会干扰后续缺陷检测及定位的准确性，故需对背景进行去除。
为了去除背景对后续缺陷检测的干扰，本发明首先采用DNN技术来识别图像中的LED背光屏。
该DNN网络的相关内容如下：使用的数据集为本发明所述采集过程得到的待检测LED背光屏表面图像数据集，待检测LED背光屏的样式类型为多种多样的；需要分割的像素共分为两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于待检测LED背光屏的标注为1；网络的任务是分类，所有使用的loss函数为交叉熵损失函数。
S2:获取表面图像每一行像素点行程的分界值
Figure 738549DEST_PATH_IMAGE001
，利用
Figure 944140DEST_PATH_IMAGE001
将每一行像素点分为连续行程像素点序列和不连续行程像素点序列；
该步骤的目的是，将背光屏表面的像素点灰度值序列进行划分。
其中，利用
Figure 590016DEST_PATH_IMAGE001
将每一行像素点分为连续行程像素点序列和不连续行程像素点序列的方法为：
获取分界值作为计数零点
Figure 428938DEST_PATH_IMAGE001
，对于LED背光屏表面灰度图像而言，不同类型的LED背光屏、不同缺陷类型的LED背光屏其所在灰度区间也是不一样的，故根据其灰度分布获取计数零点的分界值：
计算
Figure 425844DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 763022DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 528984DEST_PATH_IMAGE001
为每一行像素点行程的分界值，
Figure 437291DEST_PATH_IMAGE004
为LED背光屏表面灰度图像中的最大灰度值与最小灰度值；
当出现连续
Figure 514968DEST_PATH_IMAGE005
个（
Figure 298247DEST_PATH_IMAGE006
）任意两连续的灰度值不相同的像素点时，这
Figure 417251DEST_PATH_IMAGE005
个像素点为不连续行程像素点序列，用
Figure 994994DEST_PATH_IMAGE007
表示；
当出现连续N个（
Figure 467957DEST_PATH_IMAGE006
）任意两连续的灰度值均相同的像素点时，这N个像素点为连续行程像素点序列，用
Figure 648402DEST_PATH_IMAGE005
表示。
S3:对每一行像素点的每个连续行程像素点序列和每个不连续行程像素点序列中的灰度值及分界值
Figure 887492DEST_PATH_IMAGE001
进行初步编码，连续行程像素点序列初步编码后作为第一目标编码，不连续行程像素点序列初步编码后作为不连续行程编码；
该步骤的目的是对每个连续行程像素点序列和每个不连续行程像素点序列进行初步编码。
其中，初步编码方法为：
（1）每个连续行程像素点序列编码方式为：
Figure 636136DEST_PATH_IMAGE008
,即
Figure 330816DEST_PATH_IMAGE005
个灰度值都为
Figure 314952DEST_PATH_IMAGE009
的像素点，将连续行程像素点序列初步编码后作为第一目标编码；
（2）每个不连续行程像素点序列编码方式为：
Figure 175592DEST_PATH_IMAGE010
，其中，
Figure 593673DEST_PATH_IMAGE011
分别为每个像素点的灰度值，不连续行程像素点序列初步编码后作为不连续行程编码。
例如：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
，某一行像素点中某一序列的像素点的灰度值为：[1、3、5、7、9、0、0、0、7、7、7、8、8、8、8]，则初步编码后表示：[（105）1、3、5、7、9,（3）0，（3）7，（4）8]。
S4:根据每一行像素点中的每个不连续行程编码中像素点的灰度值计算每个不连续行程编码的关联性；
该步骤的目的是，计算每个不连续行程编码中像素点的关联性。因为，传统压缩方法例如游程编码是将一行或一列中灰度值相同的相邻像素点个数用一个计数值表示其行程，接着记录灰度值，例如数字串：3、0、0、0、0、0、0、0、1、1、1、1、1、2、2、2经过游程编码后表示为：（1，3）（7，0）（5，1）（3，2），但当图像中相同像素灰度值连续出现的个数不多时，此时运用游程编码时会造成数据膨胀的现象，即编码后的编码长度长于原始数据，例如数字串为：8、0、2、2、5、5、5经过游程编码后表示为：（1，8）（1，0）（2，2）（3，5），因此通过获取图像中像素点间的关联性对传统游程编码进行改进，以此在压缩速率快的情况下增加压缩率，使其适应快速生产的产线。
其中，每个不连续行程编码的关联性的计算方法为：
Figure 916594DEST_PATH_IMAGE013
式中，B为不连续行程编码的关联性，即不连续行程编码中像素点的关联性， N为不连续行程编码中像素点个数，
Figure 579788DEST_PATH_IMAGE014
为不连续行程编码中第N个像素点的灰度值,
Figure 527890DEST_PATH_IMAGE015
为超参数，经验值
Figure 883916DEST_PATH_IMAGE032
。
S5:将关联性小于等于阈值的不连续行程编码作为第二目标编码，根据关联性大于阈值的不连续行程编码中相邻灰度值差异得到不连续行程编码的差分序列，利用
Figure 553188DEST_PATH_IMAGE001
和灰度值差异对不连续行程编码的差分序列进行二次编码得到第三目标编码；
该步骤的目的是根据S4中的关联性对不连续行程编码进一步处理。需要说明的是，对于正常的LED背光屏，即使像素点间存在灰度差异，但此类差异通常均匀且相同，故对于正常的LED背光屏因为位姿或者类型而导致的图像像素点灰度值出现的不连续行程，还可以进行进一步的压缩，不连续行程中像素点灰度值的关联性越大，即对该不连续行程进行进一步压缩的必要性越大。
其中，获取关联性大于阈值的不连续行程的一阶差分序列的方法为：
当B的值大于等于经验值
Figure DEST_PATH_IMAGE033
时，经验值
Figure 659554DEST_PATH_IMAGE034
，此时对该不连续行程进行处理，该不连续行程灰度值序列记为C，获取去除码头的C序列的一阶差分序列，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE035
，即
Figure 465092DEST_PATH_IMAGE036
,其中：
Figure 992019DEST_PATH_IMAGE038
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示不连续行程中第
Figure 693128DEST_PATH_IMAGE040
个像素点的灰度值与第
Figure DEST_PATH_IMAGE041
个像素点的灰度值的差值，求差分的目的是为了让序列中的d值尽可能相同。
其中，利用
Figure 606114DEST_PATH_IMAGE001
和灰度值差异对不连续行程编码的差分序列进行二次编码得到第三目标编码的具体方法为：
Figure 263229DEST_PATH_IMAGE017
序列中，
Figure 961058DEST_PATH_IMAGE018
表示不连续行程，d表示灰度值差值，x表示连续的差值相同的d值的个数，
Figure 847064DEST_PATH_IMAGE019
表示差值序列中第一个连续相同差值所对应的灰度值，
Figure 655751DEST_PATH_IMAGE020
表示连续相同差值后出现的第一个不同差值所对应的灰度值，
Figure 292006DEST_PATH_IMAGE021
表示不连续行程中的第N个像素点对应的灰度值，并将编码后的差分序列作为第三目标编码。
解码时的对应方式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE043
式中，
Figure 209671DEST_PATH_IMAGE044
为序列中的第
Figure DEST_PATH_IMAGE045
个元素的值，X表示第
Figure 478847DEST_PATH_IMAGE019
个像素点后的第X个像素点。
例如：原始像素点灰度为[1、3、5、7、9、13、12]，初步编码压缩为[（107）1、3、5、7、9、13、12]，获取一阶差分序列为[2、2、2、2、4、1]，对它的一阶差分序列进行二次编码后为：[（107）2、4、1，13，12]。
S6:获取每行像素点中的目标编码，所述目标编码包括第一目标编码、第二目标编码、第三目标编码；
该步骤的目的是获取图像中的所有目标编码。
本步骤获取图像中的所有目标编码的方法为S2-S6获得。
S7:对LED背光屏表面图像进行多尺度金字塔下采样，并按照S2-S6的方法获取每种尺度下采样图像中的目标编码；
该步骤的目的是，对LED背光屏表面图像进行多尺度金字塔下采样并获取目标编码。
其中，获取下采样图像方法为多尺度金字塔下采样，可获得LED背光屏表面图像的多尺度下采样图像。
S8:根据相邻尺度的下采样图像中每行像素点的目标编码长度，得到LED背光屏表面图像中存在缺陷的概率，根据概率判断LED表面是否存在缺陷。
该步骤的目的是，根据LED背光屏表面图像的多尺度图像的目标编码长度，根据图像中每行的目标编码长度，得到LED背光屏存在缺陷的概率。
其中，LED背光屏存在缺陷的概率的计算方法为：
Figure 91225DEST_PATH_IMAGE046
式中，
Figure 257021DEST_PATH_IMAGE024
表示缺陷概率，
Figure 31073DEST_PATH_IMAGE025
表示图像的行数，L表示原图像中第
Figure 646600DEST_PATH_IMAGE026
行的编码长度，
Figure 797090DEST_PATH_IMAGE027
表示下次样后图像的行数，
Figure 551812DEST_PATH_IMAGE028
表示下次样后图像中第
Figure 762345DEST_PATH_IMAGE029
行的编码长度,
Figure 599589DEST_PATH_IMAGE030
为超参数，经验值
Figure DEST_PATH_IMAGE047
，也可通过相邻尺度的下采样图像中对应行的目标编码长度来计算P。
其中，概率判断LED表面是否存在缺陷的方法为：
当缺陷概率P大于等于0.3时，判定该LED背光屏存在缺陷。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，其特征在于，包括：
S1:获取待检测LED背光屏表面图像；
S2:获取表面图像每一行像素点行程的分界值
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，利用
Figure 4487DEST_PATH_IMAGE001
将每一行像素点分为连续行程像素点序列和不连续行程像素点序列；
S3:对每一行像素点的每个连续行程像素点序列和每个不连续行程像素点序列中的灰度值及分界值
Figure 167353DEST_PATH_IMAGE001
进行初步编码，连续行程像素点序列初步编码后作为第一目标编码，不连续行程像素点序列初步编码后作为不连续行程编码；
S4:根据每一行像素点中的每个不连续行程编码中像素点的灰度值计算每个不连续行程编码的关联性；
S5:将关联性小于等于阈值的不连续行程编码作为第二目标编码，根据关联性大于阈值的不连续行程编码中相邻灰度值差异得到不连续行程编码的差分序列，利用
Figure 206984DEST_PATH_IMAGE001
和灰度值差异对不连续行程编码的差分序列进行二次编码得到第三目标编码；
S6:获取每行像素点中的目标编码，所述目标编码包括第一目标编码、第二目标编码、第三目标编码；
S7:对LED背光屏表面图像进行多尺度金字塔下采样，并按照S2-S6的方法获取每种尺度下采样图像中的目标编码；
S8:根据相邻尺度的下采样图像中每行像素点的目标编码长度，得到LED背光屏表面图像中存在缺陷的概率，根据概率判断LED表面是否存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，其特征在于，所述利用
Figure 825440DEST_PATH_IMAGE001
将每一行像素点分为连续行程像素点序列和不连续行程像素点序列的具体方法为：
计算
Figure 241509DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
式中，
Figure 868669DEST_PATH_IMAGE001
为每一行像素点行程的分界值，
Figure 580666DEST_PATH_IMAGE004
为LED背光屏表面灰度图像中的最大灰度值与最小灰度值；
当出现连续
Figure DEST_PATH_IMAGE005
个（
Figure 824435DEST_PATH_IMAGE006
）任意两连续的灰度值不相同的像素点时，这
Figure 778615DEST_PATH_IMAGE005
个像素点为不连续行程像素点序列，用
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示；
当出现连续N个（
Figure 528790DEST_PATH_IMAGE006
）任意两连续的灰度值均相同的像素点时，这N个像素点为连续行程像素点序列，用
Figure 408759DEST_PATH_IMAGE005
表示。
3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，其特征在于，所述初步编码方法为：
每个连续行程像素点序列编码方式为：
Figure 234764DEST_PATH_IMAGE008
,即
Figure 494100DEST_PATH_IMAGE005
个灰度值都为
Figure DEST_PATH_IMAGE009
的像素点；
每个不连续行程像素点序列编码方式为：
Figure 361431DEST_PATH_IMAGE010
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
分别为每个像素点的灰度值。
4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，其特征在于，所述每个不连续行程编码的关联性的计算方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
式中，B为不连续行程编码的关联性，即不连续行程编码中像素点的关联性， N为不连续行程编码中像素点个数，
Figure 8706DEST_PATH_IMAGE014
为不连续行程编码中第N个像素点的灰度值,
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为超参数。
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，其特征在于，所述利用
Figure 698838DEST_PATH_IMAGE001
和灰度值差异对不连续行程编码的差分序列进行二次编码得到第三目标编码的具体方法为：
二次编码方式为：
Figure 916193DEST_PATH_IMAGE016
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为不连续行程编码，d为灰度值差值，x为连续的灰度值差值相同的d值的个数，
Figure 372451DEST_PATH_IMAGE018
为差值序列中第一个连续相同差值所对应的灰度值，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为连续相同差值后出现的第一个不同差值所对应的灰度值，
Figure 3677DEST_PATH_IMAGE020
为不连续行程中的第N个像素点对应的灰度值；
将编码后的差分序列作为第三目标编码。
6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，其特征在于，所述LED背光屏存在缺陷的概率的计算方法为：
Figure 647017DEST_PATH_IMAGE022
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为LED背光屏存在缺陷的概率，
Figure 146959DEST_PATH_IMAGE024
为下采样图像的行数，L为原LED背光屏图像中第
Figure DEST_PATH_IMAGE025
行的编码长度，
Figure 660986DEST_PATH_IMAGE026
为原LED背光屏图像的行数，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为下采样图像中第
Figure 463113DEST_PATH_IMAGE028
行的编码长度,
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为超参数。
7.根据权利要求6所述的一种基于计算机视觉的LED背光异物缺陷检测方法，其特征在于，所述根据概率判断LED表面是否存在缺陷的方法为：
当LED背光屏存在缺陷的概率P大于等于0.3时，LED背光屏存在缺陷。
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