摘要
本发明公开了一种半导体喷淋头孔洞检测方法、装置和介质，包括将半导体喷淋头放置在绿色LED光源工作台上,获取其表面图像，并对图像数据进行预处理，计算每个孔洞区域的几何特征数据和纹理特征数据，构建每个孔洞的特征向量，建立基于支持向量机(SVM)的监督学习分类模型,利用历史样本训练分类器，将每个孔洞的特征向量数据输入训练好的分类器,得到其缺陷概率，并根据预设概率阈值,确定喷淋头是否合格；本发明通过利用计算机视觉数据分析和机器学习数据处理技术，实现了对喷淋头表面缺陷的自动检测和分类,能够对喷淋头的孔洞数据进行精准的数据判断分析和记录，大大提高了检测的准确性和效率。
