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公开(公告)号：CN111145218A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911391077.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO算法的mini-LED芯片精密定位方法，包括步骤：设定待跟踪的mini-LED芯片中的mark图片，设置预定像素位置；启动传送带后开启相机；将mark图片作为模板存入模板文件中；从第一帧图像起的每一帧图像都进行目标检测，得到每一帧图像中mark图片的置信度和像素位置；根据图像的置信度与设定的置信度阈值的大小关系，确定图像匹配情况；将mark图片在所检测帧图像中的像素位置与预定像素位置进行比较，调节传送带的速度；当实时的mark图片的像素位置与像素预定位置距离相差小于等于允许误差时，停止传送带，完成定位。本发明采用YOLO的深度学习目标检测算法，通过实时跟踪mini-LED芯片位置，并实时调整传送带速度，达到精确定位的效果，有效地提高mini-LED的生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111145218B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911391077.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO算法的mini‑LED芯片精密定位方法，包括步骤：设定待跟踪的mini‑LED芯片中的mark图片，设置预定像素位置；启动传送带后开启相机；将mark图片作为模板存入模板文件中；从第一帧图像起的每一帧图像都进行目标检测，得到每一帧图像中mark图片的置信度和像素位置；根据图像的置信度与设定的置信度阈值的大小关系，确定图像匹配情况；将mark图片在所检测帧图像中的像素位置与预定像素位置进行比较，调节传送带的速度；当实时的mark图片的像素位置与像素预定位置距离相差小于等于允许误差时，停止传送带，完成定位。本发明采用YOLO的深度学习目标检测算法，通过实时跟踪mini‑LED芯片位置，并实时调整传送带速度，达到精确定位的效果，有效地提高mini‑LED的生产效率。
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公开(公告)号：CN111068950A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911363047.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开的一种LED涂覆机喷头流速控制方法，包括以下步骤：根据LED涂覆机的实际运行情况，选取相关量作为BP神经网络模型的输入，将喷涂流速作为BP神经网络的输出；记录并存储现场的历史数据，选取这些数据作为训练样本集，通过BP神经网络的方法得到预测的喷头流速；通过采用历史数据迭代的方式调整料筒气压控制模型预测出的喷头流速不断接近理想流速。本发明解决了LED涂覆机在喷涂过程中喷头流速不稳定而导致的均匀性差问题。
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公开(公告)号：CN111062542A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911392249.0
申请日：2019-12-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于均匀度的LED涂覆路径规划方法，包括步骤：在测试区域进行横向单行喷涂一次；对喷涂后的单行进行竖向激光测厚，得到一个竖向的位置与厚度的关系数据；把得到的关系数据放置于坐标轴上，将数据点进行连接后得到一个近似正态分布的波形，得到近似竖向任何位置与厚度的关系；对所得的波形按照严格正态分布规则来计算，通过模拟两行重叠喷涂来寻找两行之间的合适喷涂距离；将得到的两行之间的合适喷涂距离作为路径规划的距离参数，然后按照这个距离进行“弓”字形的路径喷涂。本发明通过模拟两行重叠喷涂寻找合适的两行之间的距离来实现路径自动规划，进而提高喷涂厚度的均匀度和生产效率。
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