[发明专利]一种自动搜索最佳物距及像距的位置算法

说明书

本发明公开了一种自动搜索最佳物距及像距的位置算法，包括以下步骤：伺服原点复位并运动至零点；从伺服原点起，每一个伺服度量单元都通过相机拍摄一张图片，并编号存储，至伺服运动至上限截止；将存储的第一幅图像显示，并指定观察区域，进行图像清晰度检测，本发明在检测产品前，采集多幅产品图像，根据图像清晰度分析产品的最佳拍摄位置，以此为依据矫正伺服位置，从而达到最佳的拍摄位置，通过该算法能够实现更换产品后快速切换最佳相机的像距与物距，无需人工调节，效率大大提高，而且清晰度的判断也是统一标准，叫以往的人工肉眼识别误差大大减小，该算法应用广泛，具有较为广阔的市场前景，便于推广。

技术领域

本发明涉及自动检测技术领域，具体为一种自动搜索最佳物距及像距的位置算法。

背景技术

在视觉检测的过程中，由于有的被测物存在一定的高度差，因此在拍摄图片时不能以唯一的物距与像距来进行操作，如果想单独查看某一高度位置的图像时，需要操作员工逐步的手动调节拍摄的像距与物距，而且清晰度的判断也是通过人工肉眼去分辨，这样检测的方式不但效率低，而且人工肉眼判断也具有一定的主观性，存在较大的误差。

发明内容

针对背景技术中存在的问题，本发明提供了一种自动搜索最佳物距及像距的位置算法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种自动搜索最佳物距及像距的位置算法，包括以下步骤：

S10：伺服原点复位并运动至零点；

S20：从伺服原点起，每一个伺服度量单元都通过相机拍摄一张图片，并编号存储，至伺服运动至上限截止；

S30：将存储的第一幅图像显示，并指定观察区域，进行图像清晰度检测。

作为本发明一种优选的技术方案，于步骤S30中，具体的图像清晰度检测的方法为：

根据相邻像素值的灰度值计算图像相对对比度，每次执行后，返回图像指定区域对比差异，通过保持所有光学参数一致，返回对比度分数，通过分析每幅图像的对比度分数，获取最佳的对比度分数，根据获取最佳的对比度分数的图像的编号，确定最佳的伺服位置，实现最佳像距、物距的调节。

作为本发明一种优选的技术方案，于步骤S20中，物距每次的伺服度量单元为1mm。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明在检测产品前，采集多幅产品图像，根据图像清晰度分析产品的最佳拍摄位置，以此为依据矫正伺服位置，从而达到最佳的拍摄位置，通过该算法能够实现更换产品后快速切换最佳相机的像距与物距，无需人工调节，效率大大提高，而且清晰度的判断也是统一标准，叫以往的人工肉眼识别误差大大减小，该算法应用广泛，具有较为广阔的市场前景，便于推广。

附图说明

图1为本发明提供的一种自动搜索最佳物距及像距的位置算法流程示意图；

图2为本发明提供的一种自动搜索最佳物距及像距的位置算法操作界面示意图；

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。

请参阅图1与图2，本发明提供一种自动搜索最佳物距及像距的位置算法，包括以下步骤：

S10：伺服原点复位并运动至零点；

S20：从伺服原点起，每一个伺服度量单元都通过相机拍摄一张图片，并编号存储，至伺服运动至上限截止；

S30：将存储的第一幅图像显示，并指定观察区域，进行图像清晰度检测。