CN102479382A - 拍摄影像优化系统及方法 - Google Patents

拍摄影像优化系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102479382A
CN102479382A CN2010105552255A CN201010555225A CN102479382A CN 102479382 A CN102479382 A CN 102479382A CN 2010105552255 A CN2010105552255 A CN 2010105552255A CN 201010555225 A CN201010555225 A CN 201010555225A CN 102479382 A CN102479382 A CN 102479382A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
iaed
pixel
passage
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN2010105552255A
Other languages
English (en)
Inventor
王光建
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hongfujin Precision Industry Shenzhen Co Ltd
Hon Hai Precision Industry Co Ltd
Original Assignee
Hongfujin Precision Industry Shenzhen Co Ltd
Hon Hai Precision Industry Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hongfujin Precision Industry Shenzhen Co Ltd, Hon Hai Precision Industry Co Ltd filed Critical Hongfujin Precision Industry Shenzhen Co Ltd
Priority to CN2010105552255A priority Critical patent/CN102479382A/zh
Priority to US13/169,031 priority patent/US8803998B2/en
Publication of CN102479382A publication Critical patent/CN102479382A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G06T5/92—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

一种拍摄影像优化系统及方法，利用计算机对待测物件所拍摄的影像进行优化处理，该计算机连接有影像摄取设备。该方法包括步骤：通过影像摄取设备摄取待测物件的拍摄影像，并从存储器中获取待测物件的标准影像；根据拍摄影像的分辨率和像素RGB计算该拍摄影像的RGB通道的IAED值，其中IAED表示影像平均能量密度；根据标准影像的分辨率和像素RGB计算该标准影像的RGB通道的IAED值；计算拍摄影像与标准影像RGB通道的IAED平均差值；根据拍摄影像与标准影像RGB通道的IAED平均差值将拍摄影像中每一个像素点转换为优化像素点；根据所有优化像素点合成一幅优化影像，并将该优化影像输出至显示器上显示。

Description

拍摄影像优化系统及方法
技术领域
本发明涉及一种影像处理系统及方法，特别是关于一种消除外界光源变化对影像拍摄时造成干扰的拍摄影像优化系统及方法。
背景技术
在一般外界光源照射的条件下，在拍摄被测物体(例如主板)的影像时，由于光源可能由一盏日光灯变为两盏灯造成光线亮度变化干扰而导致拍摄影像与实际影像产生差异。因此，工业上需要利用光学自动检测(Automatic Optic Inspection，AOI)设备对被测物体的拍摄影像进行光学自动检测，来保证在自然光下拍摄中亮度的变化和周围光影的干扰，达到定光源拍摄物体影像的效果。
目前，工业上广泛应用的AOI设备都需要置于一个暗室之中对被测物体进行光学自动检测。在利用AOI设备对被测物体进行光学自动检测时，通常需要在暗室中安装大量高精度的平面光源照明，以保证每次拍摄图片可以到达相同的光照条件。然而，在暗室中安装大量高精度平面光源进行特定条件的照射来对被测物体的拍摄影像进行光学自动检测，其需要较高昂的检测成本。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种拍摄影像优化系统及方法，通过较低成本对外界光源变化造成光影干扰时所拍摄待测物件的影像进行优化处理，达到与无外界光影干扰时所拍摄待测物件的影像具有相同影像效果。
所述的拍摄影像优化系统，安装并运行于计算机中，该计算机连接有影像摄取设备。该系统包括：影像获取模块，用于通过影像摄取设备摄取待测物件的拍摄影像，并从计算机的存储器中获取待测物件的标准影像；影像计算模块，用于根据拍摄影像的分辨率和像素RGB计算该拍摄影像RGB通道的IAED，根据标准影像的分辨率和像素RGB计算该标准影像RGB通道的IAED，以及计算拍摄影像与标准影像的RGB通道的IAED平均差值，其中IAED表示影像平均能量密度；影像转换模块，用于根据计算的拍摄影像与标准影像RGB通道的IAED平均差值将拍摄影像中每一个像素点转换为优化像素点；影像产生模块，用于根据所有优化像素点合成一幅优化影像，并将该优化影像输出至计算机的显示器上显示。
所述的拍摄影像优化方法包括步骤：通过影像摄取设备摄取待测物件的拍摄影像，并从计算机的存储器中获取待测物件的标准影像；根据拍摄影像的分辨率和像素RGB计算该拍摄影像的RGB通道的IAED值，其中IAED表示影像平均能量密度；根据标准影像的分辨率和像素RGB计算该标准影像的RGB通道的IAED值；计算拍摄影像与标准影像RGB通道的IAED平均差值；根据计算的拍摄影像与标准影像RGB通道的IAED平均差值将拍摄影像中每一个像素点转换为优化像素点；根据所有优化像素点合成一幅优化影像，并将该优化影像输出至计算机的显示器上显示。
相较于现有技术，本发明所述的拍摄影像优化系统及方法，能够将外界光源变化造成光影干扰时所拍摄待测物件的影像进行优化处理，从而在使用自然光拍摄待测物件影像时消除亮度变化和周围光影的干扰。
附图说明
图1是本发明拍摄影像优化系统较佳实施例的架构图。
图2是本发明拍摄影像优化方法较佳实施例的流程图。
图3是将拍摄影像与标准影像每一像素点进行比较的示意图。
图4是采用影像平均能量密度IAED值计算拍摄影像与标准影像的示意图。
主要元件符号说明
计算机                  1
拍摄影像优化系统        11
影像获取模块            111
影像计算模块            112
影像转换模块            113
影像产生模块            114
存储器                  12
中央处理器              13
显示器                  14
影像摄取设备            2
待测物件                3
具体实施方式
如图1所示，是本发明拍摄影像优化系统11较佳实施例的架构图。在本实施例中，所述的拍摄影像优化系统11安装并运行于计算机1中，能够将外界光源变化造成光影干扰时所拍摄待测物件3的影像进行优化处理，达到与无外界光影干扰时所拍摄待测物件3的影像具有相同的影像效果。所述的计算机1连接有影像摄取设备2，该影像摄取设备2用于摄取待测物件3的拍摄影像，例如图3所示的拍摄影像a。在一般外界光源照射的条件下，在拍摄待测物件3(例如主板)的影像时，由于光源可能由一盏日光灯变为两盏灯造成光线亮度变化而导致拍摄影像与实际影像产生差异。
所述的计算机1包括存储器12、中央处理器13以及显示器14。存储器12存储有与拍摄影像作比较的标准影像，例如图3所示的标准影像b。中央处理器13用于执行拍摄影像优化系统11对待测物件3的拍摄影像进行优化处理，从而产生优化影像，并于显示器14上显示该优化影像。
所述的拍摄影像优化系统11包括影像获取模块111、影像计算模块112、影像转换模块113以及影像产生模块114。本发明所称的模块是由一系列计算指令组成的计算机程序段。在本实施例中，所述的模块是一种能够被中央处理器13所执行并且能够完成固定功能的计算机程序段，其存储在所述的存储器12中。
所述的影像获取模块111用于通过影像摄取设备2摄取待测物件3的拍摄影像a，并从存储器12中获取待测物件3的标准影像b。该拍摄影像a是一种在外界光源变化造成光影干扰时所拍摄待测物件3的影像，该标准影像b是一种在无外界光影干扰时所拍摄待测物件3的影像。
所述的影像计算模块112用于分别计算拍摄影像a和标准影像b的RGB三通道上的影像平均能量密度(Image Average Energy Density，IAED)值。所述的RGB三通道灰度影像包括R灰度影像、G灰度影像以及B灰度影像。所述的影像平均能量密度IAED是指分辨率为N×N影像中每一个像素的平均能量密度，其用于衡量影像的像素能量的基准。假设分辨率为N×N的拍摄影像a，则按照公式IAED＝(R+G+B)/N/N来计算该拍摄影像a的影像平均能量密度IAED值。
参考图4所示，假设拍摄影像a的像素为32×32，其中需要处理的像素块An(例如Al)的RGB三个通道的亮度值总和R＝147248、G＝147760、B＝144176，则该像素块An的平均IAED值＝(R+G+B)/32/32＝428.89。在本实施例中，影像计算模块112计算拍摄影像a的R通道IAED_a_R＝R/32/32＝147248/32/32＝143.80、G通道IAED_a_G＝G/32/32＝144760/32/32＝141.37，B通道IAED_a_B＝B/32/32＝144176/32/32＝140.80。假设标准影像b的像素为32×32，其中RGB三个通道的亮度值总和R＝152179、G＝135539、B＝31091，影像计算模块112计算标准影像b的R通道IAED_b_R＝R/32/32＝152179/32/32＝148.61、G通道IAED_b_G＝G/32/32＝135539/32/32＝132.36，B通道IAED_b_B值＝31091/32/32＝30.36。
所述的影像计算模块112还用于计算拍摄影像a与标准影像b的R通道上IAED的平均差值D_R，G通道上IAED的平均差值D_G，以及B通道上IAED的平均差值D_B。在本实施例中，拍摄影像a与标准影像b的R通道上IAED的平均差值D_R等于IAED_a_R值减去IAED_b_R值，G通道上IAED的平均差值D_G等于IAED_a_G值减去IAED_b_G值，以及B通道上IAED的平均差值D_B等于IAED_a_B值减去IAED_b_B值。例如，平均差值D_R＝IAED_a_R-IAED_b_R＝143.80-148.61＝-4.81，取四舍五入为-5；平均差值D_G＝IAED_a_G-IAED_b_G＝141.37-132.36＝9.01，取四舍五入为9；平均差值D_B＝IAED_a_B-IAED_b_B＝140.80-30.36＝110.44，取四舍五入为110。
所述的影像转换模块113用于根据拍摄影像a与标准影像b的RGB三通道上IAED的平均差值将拍摄影像a中的每一个像素点转换为优化像素点。在本实施例中，影像转换模块113为拍摄影像a的每一个像素点An建立索引n_Index，其中n为拍摄影像a的像素点个数，并令n_Index＝1，开始将每一个像素点An的像素值(R，G，B)分别转换为像素值为(R’，G’，B’)的优化像素点An’，其中R’等于R减去D_R，G’等于G减去D_G，及B’等于B减去D_B。假设像素点An中有像素点Px，其RGB值为(230，137，175)，则Px转换得到(230-(-5)，137-9，175-110)＝(235，128，65)，从而得到优化像素点(235，128，65)。假设An中有像素点Py，其RGB值为(252，130，75)，则Py转换得到252-(-5)＝257，由于最大值为255，所以取255，130-9＝121，75-110＜0，由于最小值为0，所以取0即得到优化像素点(255，121，0)。
所述的影像产生模块114用于根据所有优化像素点合成一幅优化影像，并将该优化影像输出至显示器14上显示，或者将该优化影像存储在存储器12中。在本实施例中，影像产生模块114将所有像素值为(R’，G’，B’)的优化像素点An’合成优化影像。该优化影像与标准影像b相似，从而达到消除外界光源变化导致影像摄取设备2拍摄待测物件3造成干扰的影像优化效果。
如图2所示，是本发明拍摄影像优化方法较佳实施例的流程图。在本实施例中，该色彩校正方法能够将外界光源变化造成光影干扰时所拍摄的待测物件3的影像进行优化处理，达到与无外界光影干扰时所拍摄待测物件3的影像具有相同的影像效果。
步骤S20，影像获取模块111通过影像摄取设备2摄取待测物件3的拍摄影像a，并从存储器12中获取待测物件3的标准影像b。如图3所示的拍摄影像a，其为一种在外界光源变化造成光影干扰时所拍摄待测物件3的影像。如图3所示的标准影像b，其为一种在无外界光影干扰时所拍摄待测物件3的影像。
步骤S21，影像计算模块112计算拍摄影像a的RGB三通道上的影像平均能量密度IAED值。所述的IAED是指影像中每一个像素的平均能量密度，其用于评价影像的像素能量。所述的影像平均能量密度IAED是指分辨率为N×N影像中每一个像素的平均能量密度，其用于衡量影像的像素能量的基准。假设分辨率为N×N的拍摄影像a，则按照公式IAED＝(R+G+B)/N/N来计算该拍摄影像a的影像平均能量密度IAED值。在本实施例中，影像计算模块112通过计算拍摄影像a的RGB三通道上的IAED值，从而得到拍摄影像a的R通道IAED_a_R值、G通道IAED_a_G值和B通道IAED_a_B值。
步骤S22，影像计算模块112计算标准影像b的RGB三通道上的影像平均能量密度IAED值。本实施例中，影像计算模块112通过计算标准影像b的RGB三通道上的IAED值，从而得到标准影像b的R通道IAED_b_R值、G通道IAED_b_G值和B通道IAED_b_B值。
步骤S23，影像计算模块112计算拍摄影像a与标准影像b的R通道上IAED的平均差值D_R，G通道上IAED的平均差值D_G，以及B通道上IAED的平均差值D_B。在本实施例中，拍摄影像a与标准影像b的R通道上IAED的平均差值D_R等于IAED_a_R值减去IAED_b_R值，G通道上IAED的平均差值D_G等于IAED_a_G值减去IAED_b_G值，B通道上IAED的平均差值D_B等于IAED_a_B值减去IAED_b_B值。
步骤S24，影像转换模块113为拍摄影像a的每一个像素点An建立像素索引n_Index，其中n为拍摄影像a的像素点个数，并令像素索引n_Index＝1，将拍摄影像a中的每一个像素点An进行像素值转换。
步骤S25，影像转换模块113将每一个像素点An的像素值(R，G，B)分别转换为像素值为(R’，G’，B’)的优化像素点An’，其中R’等于R减去D_R，G’等于G减去D_G，及B’等于B减去D_B。
步骤S26，影像转换模块113判断像素索引n_Index值是否小于拍摄影像a的像素点个数n，亦即判断拍摄影像a中每一个像素点An的IAED值是否已经转换完毕。若还有像素点An的IAED值未被转换，则执行步骤S27；若所有像素点An的IAED值已经转换，则执行步骤S28。
步骤S27，影像转换模块113将像素索引n_Index值做n_Index＝n_Index+1运算，而后执行步骤S25继续对下一个像素点进行IAED值转换。
步骤S28，影像产生模块114根据所有像素值为(R’，G’，B’)的优化像素点An’合成优化影像，并将该优化影像输出至显示器14上显示，或者将该优化影像存储在存储器12中。该优化影像与标准影像b相似，从而达到消除外界光源变化导致影像摄取设备2拍摄待测物件3造成干扰的影像优化效果。

Claims (10)

1.一种拍摄影像优化系统，安装并运行于计算机中，该计算机连接有影像摄取设备，其特征在于，所述的拍摄影像优化系统包括：
影像获取模块，用于通过影像摄取设备摄取待测物件的拍摄影像，并从计算机的存储器中获取待测物件的标准影像；
影像计算模块，用于根据拍摄影像的分辨率和像素RGB计算该拍摄影像RGB通道的IAED，根据标准影像的分辨率和像素RGB计算该标准影像RGB通道的IAED，以及计算拍摄影像与标准影像的RGB通道的IAED平均差值，其中IAED表示影像平均能量密度；
影像转换模块，用于根据计算的拍摄影像与标准影像RGB通道的IAED平均差值将拍摄影像中每一个像素点转换为优化像素点；
影像产生模块，用于根据所有优化像素点合成一幅优化影像，并将该优化影像输出至计算机的显示器上进行显示。
2.如权利要求1所述的拍摄影像优化系统，其特征在于，所述IAED是指分辨率为N×N影像中每一个像素的平均能量密度，其按照公式IAED＝(R+G+B)/N/N来计算得到。
3.如权利要求1所述的拍摄影像优化系统，其特征在于，所述RGB通道的IAED平均差值包括拍摄影像与标准影像R通道的IAED平均差值D_R、G通道的IAED平均差值D_G以及B通道的IAED平均差值D_B。
4.如权利要求3所述的拍摄影像优化系统，其特征在于，所述平均差值D_R等于拍摄影像R通道的IAED值减去标准影像R通道的IAED值，平均差值D_G等于拍摄影像G通道的IAED值减去标准影像G通道的IAED值，以及平均差值D_B等于拍摄影像B通道的IAED值减去标准影像B通道的IAED值。
5.如权利要求3所述的拍摄影像优化系统，其特征在于，所述拍摄影像中每一个像素点的像素值(R，G，B)分别转换成像素值为(R’，G’，B’)的优化像素点，其中R’等于R减去D_R，G’等于G减去D_G，及B’等于B减去D_B。
6.一种拍摄影像优化方法，利用计算机对待测物件所拍摄的影像进行优化处理，该计算机连接有影像摄取设备，其特征在于，该方法包括步骤：
通过影像摄取设备摄取待测物件的拍摄影像，并从计算机的存储器中获取待测物件的标准影像；
根据拍摄影像的分辨率和像素RGB计算该拍摄影像的RGB通道的IAED值，其中IAED表示影像平均能量密度；
根据标准影像的分辨率和像素RGB计算该标准影像的RGB通道的IAED值；
计算拍摄影像与标准影像RGB通道的IAED平均差值；
根据计算的拍摄影像与标准影像RGB通道的IAED平均差值将拍摄影像中每一个像素点转换为优化像素点；
根据所有优化像素点合成一幅优化影像，并将该优化影像输出至计算机的显示器上进行显示。
7.如权利要求6所述的拍摄影像优化方法，其特征在于，所述IAED是指分辨率为N×N影像中每一个像素的平均能量密度，其按照公式IAED＝(R+G+B)/N/N来计算得到。
8.如权利要求6所述的拍摄影像优化方法，其特征在于，所述RGB通道的IAED平均差值包括拍摄影像与标准影像R通道的IAED平均差值D_R、G通道的IAED平均差值D_G以及B通道的IAED平均差值D_B。
9.如权利要求8所述的拍摄影像优化方法，其特征在于，所述平均差值D_R等于拍摄影像R通道的IAED值减去标准影像R通道的IAED值，平均差值D_G等于拍摄影像G通道的IAED值减去标准影像G通道的IAED值，以及平均差值D_B等于拍摄影像B通道的IAED值减去标准影像B通道的IAED值。
10.如权利要求9所述的拍摄影像优化方法，其特征在于，所述的将拍摄影像中每一个像素点转换为优化像素点的步骤包括：
为拍摄影像的每一个像素点An建立像素索引n_Index，其中n为拍摄影像的像素点个数，并令像素索引n_Index＝1；
将每一个像素点An的像素值(R，G，B)分别转换为像素值为(R’，G’，B’)的优化像素点An’，其中＝R’等于R减去D_R，G’等于G减去D_G，及B’等于B减去D_B；
判断像素索引n_Index值是否小于n；
当像素索引n_Index值小于n时，则将像素索引n_Index值做n_Index＝n_Index+1运算并重复上述转换和判断步骤。
CN2010105552255A 2010-11-23 2010-11-23 拍摄影像优化系统及方法 Pending CN102479382A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010105552255A CN102479382A (zh) 2010-11-23 2010-11-23 拍摄影像优化系统及方法
US13/169,031 US8803998B2 (en) 2010-11-23 2011-06-27 Image optimization system and method for optimizing images

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2010105552255A CN102479382A (zh) 2010-11-23 2010-11-23 拍摄影像优化系统及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN102479382A true CN102479382A (zh) 2012-05-30

Family

ID=46064034

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2010105552255A Pending CN102479382A (zh) 2010-11-23 2010-11-23 拍摄影像优化系统及方法

Country Status (2)

Country Link
US (1) US8803998B2 (zh)
CN (1) CN102479382A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103607523A (zh) * 2013-11-26 2014-02-26 深圳市金立通信设备有限公司 一种调整图像颜色的方法及终端

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102479321B (zh) * 2010-11-26 2016-10-26 罗普特（厦门）科技集团有限公司 差异影像自动识别系统及方法
CN102540681A (zh) * 2010-12-15 2012-07-04 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 投影仪及其投影画面自动调整方法
US20130342700A1 (en) * 2012-06-26 2013-12-26 Aharon Kass System and method for using pattern matching to determine the presence of designated objects in digital images
CN109523485B (zh) * 2018-11-19 2021-03-02 Oppo广东移动通信有限公司 图像颜色校正方法、装置、存储介质及移动终端

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020005855A1 (en) * 2000-07-12 2002-01-17 Michael Mehigan Method of and apparatus for carrying out gray conversion on color image
US20100073466A1 (en) * 2007-01-24 2010-03-25 Graham Roger Jones Method of and apparatus for processing image data for display by a multiple-view display device
CN101815158A (zh) * 2009-02-20 2010-08-25 华晶科技股份有限公司 改善数字影像中色影的补偿方法
US20100265361A1 (en) * 2005-07-15 2010-10-21 Sony Corporation Imaging device and imaging method

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3733873B2 (ja) * 2001-06-07 2006-01-11 ノーリツ鋼機株式会社 写真画像処理装置、方法及び写真処理装置
JP5176483B2 (ja) * 2007-10-30 2013-04-03 株式会社ニコン 画像認識装置、画像追尾装置および撮像装置
US8564667B2 (en) * 2009-08-21 2013-10-22 Empire Technology Development Llc Surveillance system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020005855A1 (en) * 2000-07-12 2002-01-17 Michael Mehigan Method of and apparatus for carrying out gray conversion on color image
US20100265361A1 (en) * 2005-07-15 2010-10-21 Sony Corporation Imaging device and imaging method
US20100073466A1 (en) * 2007-01-24 2010-03-25 Graham Roger Jones Method of and apparatus for processing image data for display by a multiple-view display device
CN101815158A (zh) * 2009-02-20 2010-08-25 华晶科技股份有限公司 改善数字影像中色影的补偿方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103607523A (zh) * 2013-11-26 2014-02-26 深圳市金立通信设备有限公司 一种调整图像颜色的方法及终端
CN103607523B (zh) * 2013-11-26 2017-01-11 深圳市金立通信设备有限公司 一种调整图像颜色的方法及终端

Also Published As

Publication number Publication date
US20120127326A1 (en) 2012-05-24
US8803998B2 (en) 2014-08-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102479321B (zh) 差异影像自动识别系统及方法
CN108737815B (zh) 一种图像传感器的质量检测方法及系统
CN102479382A (zh) 拍摄影像优化系统及方法
CN109856164B (zh) 一种机器视觉采集大范围图像的优化装置及其检测方法
CN101713819A (zh) 万用表校验系统及方法
CN104581135A (zh) 光源亮度检测方法及系统
CN103091615B (zh) 测量图像传感器的响应曲线的方法及装置
JP2011220823A (ja) 色測定装置、および、色測定方法
CN103546732A (zh) 图像处理方法及系统
CN104568963A (zh) 一种基于rgb结构光的在线式三维检测装置
CN103162939A (zh) 一种摄像机镜头对焦检测方法及装置
CN110769229A (zh) 投影画面颜色亮度的检测方法、装置及系统
CN116167932A (zh) 一种图像质量优化方法、装置、设备及存储介质
CN105628195A (zh) 光源亮度检测系统及方法
KR101757240B1 (ko) 3차원 형상 측정 장치에서의 기준 패턴 생성 방법
CN103176349B (zh) 镜头检测装置及方法
CN108010071B (zh) 一种利用3d深度测量的亮度分布测量系统及方法
CN204287060U (zh) 一种基于rgb结构光的在线式三维检测装置
CN116067671B (zh) 一种用于测试车辆漆面质量的方法、系统及介质
CN104977154B (zh) 具有子像素结构的空间光调制器缺陷分类方法
KR101653649B1 (ko) 균일도 보상 패턴광을 이용한 3차원 형상 측정 방법
CN103630547B (zh) 具有周期性结构的光学薄膜的瑕疵检测方法及其检测装置
CN110895134B (zh) 基于相移轮廓术在日光灯下进行高速三维形状测量的方法
CN205305023U (zh) 一种光学摄像机数字化检测系统
CN115002320A (zh) 基于视觉检测的光强调节方法、装置、系统及处理设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20120530