[发明专利]用于摄像模组质检的污点测试方法、装置、系统及存储介质有效
| 申请号: | 201910222883.3 | 申请日: | 2019-03-22 |
| 公开(公告)号: | CN111738973B | 公开(公告)日: | 2023-08-15 |
| 发明(设计)人: | 周广福;马江敏;廖海龙;黄宇;张胜 | 申请(专利权)人: | 宁波舜宇光电信息有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;H04N17/00 |
| 代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;王艳春 |
| 地址: | 315400 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 摄像 模组 质检 污点 测试 方法 装置 系统 存储 介质 | ||
1.一种用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,包括:
1)将测试图像划分为多个初始分区,每个初始分区具有不同的污点识别阈值,其中,所述污点识别阈值包括面积阈值和亮度阈值;
2)对于每个初始分区,基于自适应污点分割方法获得包含污点的二值图像;其中,所述自适应污点分割方法包括:
21)对于当前分区,对测试图像进行自适应曲面拟合获得拟合图像;
22)用所述拟合图像减去所述测试图像得到前景图像;以及
23)确定所述前景图像的亮度最大值和亮度最小值之差是否大于预设的阈值,如果是,对所述当前分区进行自适应分割,并且对自适应分割后的分区重复执行所述自适应污点分割方法,否则,不对所述当前分区进行自适应分割并将当前分区的所述前景图像二值化;以及
3)在所述测试图像的所有区域均被二值化后,在二值化后的所述前景图像中获取污点位置,根据与所述污点位置对应的初始分区的污点识别阈值判断所述测试图像中与所述污点位置对应的疑似污点位置是否存在污点,其中,根据与所述污点位置对应的初始分区的污点识别阈值判断所述测试图像中与所述污点位置对应的疑似污点位置是否存在污点还包括:
在所述测试图像中提取出疑似污点位置处的亮度数据;
对所述亮度数据进行曲面拟合以获得背景图像;
从所述亮度数据中减去所述背景图像以获得差值图像;
判断所述差值图像中每个像素点处的亮度是否大于所述亮度阈值,如果是,将该像素点判断为污点像素并使所述疑似污点位置处的污点面积值增加相应数值,否则,将该像素点判断为正常像素并且不增加所述疑似污点位置处的污点面积值;
判断所述疑似污点位置的污点面积值是否大于所述面积阈值,如果是,确定所述疑似污点位置存在污点,否则,确定所述疑似污点位置不存在污点。
2.根据权利要求1所述的用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,在将测试图像划分为多个初始分区之前还包括对所述测试图像进行增强处理的步骤。
3.根据权利要求2所述的用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,对所述测试图像进行增强处理的步骤包括:
提取所述测试图像的亮度数据进行滤波处理以滤除噪声;
去除所述亮度数据中的背景;以及
对经背景去除的亮度数据进行线性拉伸以获得增强后的测试图像。
4.根据权利要求1所述的用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,所述初始分区包括中央区、四个边区和四个角区。
5.根据权利要求1所述的用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,所述步骤23)中,对所述当前分区进行自适应分割是将当前分区分割成四个下一级的分区。
6.根据权利要求1所述的用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,所述步骤23)中,将当前分区的所述前景图像二值化包括:
判断所述前景图像中每个像素的值是否大于二值化阈值,如果是,将所述像素的值设置为污点值,否则,将所述像素的值设置为非污点值,
其中,所述二值化阈值在不同的初始分区中具有不同的值。
7.根据权利要求2所述的用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,对所述测试图像进行增强处理的步骤还包括:对所拍摄的测试图像进行缩小以降低图像尺寸,然后再进行图像增强处理。
8.根据权利要求1所述的用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,所述污点测试方法还包括步骤:
4)对于同一测试图像,当执行步骤3)后获得多个污点时,根据污点标记区域的重叠面积,将所述的多个污点中的部分或全部合并为一个污点,其中,污点标记区域为用于标记污点位置的矩形框。
9.根据权利要求1所述的用于摄像模组质检的污点测试方法,其特征在于,所述污点测试方法还包括步骤:
4a)对于同一测试图像,当执行步骤3)后获得多个污点时,根据所述多个污点的中心之间的距离,将所述的多个污点中的部分或全部合并为一个污点。
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