CN107403177A - 基于工业相机的亮度测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于工业相机的亮度测量方法，包括：选取多个亮度测量样件作为标定样件，使用经计量的实验室光亮度测量仪器，测量所有标定样件的亮度，并记录多个标定样件的亮度数据；调节工业相机的参数，选取并采集一个标定样件作为图像A，计算图像A的灰度直方图；设定图像A的亮度检测区域，计算背景过滤百分比和灰度平均值；根据测量结果，建立灰度数据和亮度数据的线性回归方程，重新选取多个样件作为验证样品。本发明具有如下优点：通过工业相机及亮度分析软件测量图片的亮度，测量效率高，测量区域广，成本低，速度快；通过背景过滤，过滤背景对测量结果的干扰，提高测量的精度；设置多个可切换的滤光片，扩大图片区域的测量范围。
Description
技术领域
本发明涉及图像亮度测量方法，具体地，涉及一种基于工业相机的亮度测量方法。
背景技术
目前获取亮度信息的最有效、最准确的方法是利用亮度计进行测试。亮度计属于精密光电仪器。绝大多数亮度计都会包含透镜和光阑，主要工作原理就是利用探测器获取目标物在单位立体角内所发出的光通量。目前市场上的亮度计主要为瞄点式亮度计。
瞄点式亮度计虽然可以获取亮度信息，但是测试过程会很复杂，而且会受外界环境的影响。首先，进行大范围亮度测试时需要布大量的点，瞄点式亮度计需要逐点测量，而逐点测量一方面会使得测试时间很长，而且瞄点时也极容易会出现定位不准确的情况；另一方面在测量过程中测量环境容易发生变化，这样就会导致测量误差会变大或者测试结果不准确。其次在测量大面积目标物亮度分布时，过多的布点会有很大的数据量，这些数据会给测试、记录以及分析带来许多的不便。所以瞄点式亮度计并不是测量大范围亮度分布的最佳测试仪器。
在实际的工程中，例如对汽车仪表的报警灯、表牌刻度、汽车空调控制器前面板的亮度测量，需要测量一个面或者区域的亮度分布情况。传统的瞄点式亮度测量方法，不能方便快速的测量面光源的亮度分布。
本发明专利利用工业相机的成像原理，通过分析相机采集到的图像灰度信号，灰度信号经过亮度标定公式，计算得出相应的亮度信号。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于工业相机的亮度测量方法。
根据本发明提供的一种基于工业相机的亮度测量方法，包括如下步骤：
步骤1：选取多个亮度测量样件作为标定样件，使用经计量的实验室光亮度测量仪器，测量所有标定样件的亮度，并记录多个标定样件的亮度数据；
步骤2：调节工业相机的参数，选取并采集一个标定样件作为图像A，计算图像A的灰度直方图；
步骤3：设定图像A的矩形亮度检测区域，称为ROI(Region of Interesting)；
步骤4：通过图像处理软件过滤ROI的背景并计算背景过滤百分比，背景过滤百分比f＝H/ROI内灰度最大值，其中：H为过滤灰度阈值；
步骤5：提取ROI内所有灰度值，计算ROI内灰度平均值；
步骤6：按照步骤5对所有标定样件依次进行多次灰度平均值测量，取多次测量的灰度平均值的平均值作为灰度数据，建立灰度数据和亮度数据的线性回归方程，得到：亮度＝f(灰度)；
步骤7：根据步骤6得到的线性回归方程带入图像处理软件中，工业相机测得灰度测量结果可直接转化为亮度测量结果；
步骤8：重新选取多个样件作为验证样品，分别通过经计量的实验室光亮度测量仪器和工业相机测量验证样品的亮度，得到实验室亮度和相机亮度；计算实验室亮度和相机亮度的极差值；通过公式：差异＝极差/实验室亮度，判断验证结果：若差异<5％，则认为工业相机亮度测量标定合格；若差异≥5％，则返回步骤2重新调节工业相机的参数，并重复步骤2-8。
优选地，所述步骤2具体为：
步骤2.1：将工业相机和标定样件置于暗室(照度小于5Lux的暗室)；
步骤2.2：工业相机的安装垂直于标定样件表面；
步骤2.3：设置工业相机镜头光圈，先将镜头光圈调至最大，再往回旋转15度，然后固定住镜头光圈；
步骤2.4：工业相机镜头对焦，调节镜头对焦环至标定样件清晰；
步骤2.5：将工业相机增益设置为0；
步骤2.6：从标定样件中挑选出亮度最高的样件作为待测样件；
步骤2.7：设置一个曝光初始值，采集一幅待测样件图像，并称之为图像A；
步骤2.8：绘制并计算图像A的灰度直方图，具体为：
步骤2.8.1：对图像A中每一个灰度级别(灰度值0到255)所对应的像素进行计数。即计算图像A中灰度值为0的像素个数；灰度值为1的像素个数；一直至灰度值为255的像素个数；
步骤2.8.2：绘制直方图，图形的横坐标是灰度值(0到255)，纵坐标是每一个灰度值所对应的像素个数，这样得到一张灰度分布表，即灰度直方图；
步骤2.9：查看直方图中的最大灰度值，称之为灰度值M；若灰度值M低于200，则增加相机曝光时间，重复步骤2.7至2.8；若灰度值M高于230，则减小相机曝光时间，重复步骤2.7至2.8，若灰度值M大于200而小于230，则结束步骤2。
优选地，所述步骤4具体为：
步骤4.1：设置ROI，使用图像处理软件的MASK工具提取ROI图像；
步骤4.2：设置过滤灰度阈值H；
步骤4.3：使用图像处理软件的Threshold工具，输入并不断调节H，并观察Threshold工具的输出图像；所述输出图像和实际图形接近；
步骤4.4：计算ROI内灰度最大值，具体为：
步骤4.4.1：根据ROI矩阵的位置信息(x0，y0)，(x1，y1)，求得图像矩阵的子矩阵Img[ROI]；其中：(x0,y0)是ROI矩形在图像中的起始位置，即矩形的左上顶点，(x1，y1)是ROI矩形在图像中的终止位置，即矩形的右下顶点；
步骤4.4.2：Img[ROI]为一个二维数据，它的每个元素即为灰度值，计算该二维数据Img[ROI]中元素的最大值，即为ROI内灰度最大值；
步骤4.5：计算背景过滤百分比，背景过滤百分比f＝H/ROI内灰度最大值，其中：H为过滤灰度阈值。
优选地，所述步骤5具体为：
步骤5.1：提取ROI内所有灰度值；
步骤5,2：计算灰度测量阈值，灰度测量阈值＝ROI内灰度最大值*f，称之为阈值H_meas；
步骤5.3：计算灰度平均值，灰度平均值＝ROI内所有灰度大于H_meas的平均值。
优选地，所述工业相机的镜头上能够切换不同透光率的滤光片。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、通过工业相机及亮度分析软件测量图片的亮度，测量效率高，测量区域广；
2、通过背景过滤，过滤背景对测量结果的干扰，提高测量的精度；
3、设置多个可切换的滤光片，扩大图片区域的测量范围；
4、相对于成像型亮度测量仪器，本发明的测量方法测量成本低，测量速度快。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为基于工业相机的亮度测量方法的步骤流程图；
图2为通过标定样件得到的灰度直方图；
图3为选取亮度检测区域的示意图；
图4为调节过滤灰度阈值的调节示意图；
图5为工业相机和亮度计测量的数据对比表。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示，根据本发明提供的一种基于工业相机的亮度测量方法，包括如下步骤：
步骤1：选取多个亮度测量样件作为标定样件，使用经计量的实验室光亮度测量仪器，测量所有标定样件的亮度，并记录多个标定样件的亮度数据；
步骤2：调节工业相机的参数，选取并采集一个标定样件作为图像A，计算图像A的灰度直方图；
步骤3：如图3所示，设定图像A的亮度检测区域，称为ROI(Region ofInteresting)；
步骤4：通过图像处理软件过滤ROI的背景并计算背景过滤百分比，背景过滤百分比f＝H/ROI内灰度最大值，其中：H为过滤灰度阈值；
步骤5：提取ROI内所有灰度值，计算ROI内灰度平均值；
步骤6：如图5所示，按照步骤5对所有标定样件依次进行多次灰度平均值测量，取多次测量的灰度平均值的平均值作为灰度数据，建立灰度数据和亮度数据的线性回归方程，得到：亮度＝灰度；
步骤7：根据步骤6得到的线性回归方程带入测量软件中，工业相机测得灰度测量结果可直接转化为亮度测量结果；
步骤8：重新选取多个样件作为验证样品，分别通过经计量的实验室光亮度测量仪器和工业相机测量验证样品的亮度，得到实验室亮度和相机亮度；计算实验室亮度和相机亮度的极差值；通过公式：差异＝极差/实验室亮度，判断验证结果：若差异<5％，则认为工业相机亮度测量标定合格；若差异≥5％，则返回步骤2重新调节工业相机的参数，并重复步骤2-8。
具体地，所述步骤2具体为：
步骤2.1：将工业相机和标定样件置于暗室(照度小于5Lux的暗室)；
步骤2.2：工业相机的安装垂直于标定样件表面；
步骤2.3：设置工业相机镜头光圈，先将镜头光圈调至最大，再往回旋转15度，然后固定住镜头光圈；
步骤2.4：工业相机镜头对焦，调节镜头对焦环至标定样件清晰；
步骤2.5：将工业相机增益设置为0；
步骤2.6：从标定样件中挑选出亮度最高的样件作为待测样件；
步骤2.7：设置一个曝光初始值，采集一幅待测样件图像，并称之为图像A；
步骤2.8：绘制并计算图像A的灰度直方图，如图2所示，具体为：
步骤2.8.1：对图像A中每一个灰度级别(灰度值0到255)所对应的像素进行计数。即计算图像A中灰度值为0的像素个数；灰度值为1的像素个数；一直至灰度值为255的像素个数；
步骤2.8.2：绘制直方图，图形的横坐标是灰度值(0到255)，纵坐标是每一个灰度值所对应的像素个数，这样得到一张灰度分布表，即灰度直方图；
步骤2.9：查看直方图中的最大灰度值，称之为灰度值M；若灰度值M低于200，则增加相机曝光时间，重复步骤2.7至2.8；若灰度值M高于230，则减小相机曝光时间，重复步骤2.7至2.8，若灰度值M大于200而小于230，则结束步骤2。
具体地，所述步骤4具体为：
步骤4.1：设置ROI，使用图像处理软件的MASK工具提取ROI图像；
步骤4.2：设置过滤灰度阈值H；
步骤4.3：如图4所示，使用图像处理软件的Threshold工具，输入并不断调节H，并观察Threshold工具的输出图像；所述输出图像和实际图形接近；
步骤4.4：计算ROI内灰度最大值，具体为：
步骤4.4.1：根据ROI矩阵的位置信息(x0，y0)，(x1，y1)，求得图像矩阵的子矩阵Img[ROI]；其中：(x0,y0)是ROI矩形在图像中的起始位置，即矩形的左上顶点，(x1，y1)是ROI矩形在图像中的终止位置，即矩形的右下顶点；
步骤4.4.2：Img[ROI]为一个二维数据，它的每个元素即为灰度值，计算该二维数据Img[ROI]中元素的最大值，即为ROI内灰度最大值；
步骤4.5：计算背景过滤百分比，背景过滤百分比f＝H/ROI内灰度最大值，其中：H为过滤灰度阈值。
具体地，所述步骤5具体为：
步骤5.1：提取ROI内所有灰度值；
步骤5,2：计算灰度测量阈值，灰度测量阈值＝ROI内灰度最大值*f，称之为阈值H_meas；
步骤5.3：计算灰度平均值，灰度平均值＝ROI内所有灰度大于H_meas的平均值。
进一步地，所述工业相机的镜头上能够切换不同透光率的滤光片。
本发明的测量对象和区域完全相同，因此测量图像标定的准确度较高。
在亮度测量中，很多时候需要测量的对象是某种形状、图案或者字符，而不需要测量这些形状、图案或者字符的背景亮度。在进行亮度测量时，需要滤出背景的亮度，仅计算发亮部分的平均亮度。此时，我们需要过滤其背景对测量结果的干扰。本发明通过设置过滤百分比，将背景滤除，将测量对象专注于发亮的部分，从而能够更加准确的测量任意形状、图案或者字符的亮度。这种测量方法也更加适合于汽车内饰仪器仪表面板的亮度测量应用。
由于CCD相机有一定的像素深度(例如像素深度为8位)，那么灰度测量仅有28个灰阶，即255个灰阶。因此，CCD相机仅能够测量一定范围内的亮度，超过一定亮度时，测量系统饱和，即无法准确测量亮度。本发明中包含了一个多组合的滤光片，通过切换使用不同的滤光片(其透光率不同，有1％、3.2％、10％和30％不等)，可以降低被测对象到达镜头的光强度，从而可以相应的扩大测量范围。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (5)
1.一种基于工业相机的亮度测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：选取多个亮度测量样件作为标定样件，使用经计量的实验室光亮度测量仪器，测量所有标定样件的亮度，并记录多个标定样件的亮度数据；
步骤2：调节工业相机的参数，选取并采集一个标定样件作为图像A，计算图像A的灰度直方图；
步骤3：设定图像A的矩形亮度检测区域，称为ROI(Region of Interesting)；
步骤4：通过图像处理软件过滤ROI的背景并计算背景过滤百分比，背景过滤百分比f＝H/ROI内灰度最大值，其中：H为过滤灰度阈值；
步骤5：提取ROI内所有灰度值，计算ROI内灰度平均值；
步骤6：按照步骤5对所有标定样件依次进行多次灰度平均值测量，取多次测量的灰度平均值的平均值作为灰度数据，建立灰度数据和亮度数据的线性回归方程，得到：亮度＝f(灰度)；
步骤7：根据步骤6得到的线性回归方程带入图像处理软件中，工业相机测得灰度测量结果可直接转化为亮度测量结果；
步骤8：重新选取多个样件作为验证样品，分别通过经计量的实验室光亮度测量仪器和工业相机测量验证样品的亮度，得到实验室亮度和相机亮度；计算实验室亮度和相机亮度的极差值；通过公式：差异＝极差/实验室亮度，判断验证结果：若差异<5％，则认为工业相机亮度测量标定合格；若差异≥5％，则返回步骤2重新调节工业相机的参数，并重复步骤2-8。
2.根据权利要求1所述的基于工业相机的亮度测量方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
步骤2.1：将工业相机和标定样件置于暗室(照度小于5Lux的暗室)；
步骤2.2：工业相机的安装垂直于标定样件表面；
步骤2.3：设置工业相机镜头光圈，先将镜头光圈调至最大，再往回旋转15度，然后固定住镜头光圈；
步骤2.4：工业相机镜头对焦，调节镜头对焦环至标定样件清晰；
步骤2.5：将工业相机增益设置为0；
步骤2.6：从标定样件中挑选出亮度最高的样件作为待测样件；
步骤2.7：设置一个曝光初始值，采集一幅待测样件图像，并称之为图像A；
步骤2.8：绘制并计算图像A的灰度直方图，具体为：
步骤2.8.1：对图像A中每一个灰度级别(灰度值0到255)所对应的像素进行计数。即计算图像A中灰度值为0的像素个数；灰度值为1的像素个数；一直至灰度值为255的像素个数；
步骤2.8.2：绘制直方图，图形的横坐标是灰度值(0到255)，纵坐标是每一个灰度值所对应的像素个数，这样得到一张灰度分布表，即灰度直方图；
步骤2.9：查看直方图中的最大灰度值，称之为灰度值M；若灰度值M低于200，则增加相机曝光时间，重复步骤2.7至2.8；若灰度值M高于230，则减小相机曝光时间，重复步骤2.7至2.8，若灰度值M大于200而小于230，则结束步骤2。
3.根据权利要求1所述的基于工业相机的亮度测量方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
步骤4.1：设置ROI，使用图像处理软件的MASK工具提取ROI图像；
步骤4.2：设置过滤灰度阈值H；
步骤4.3：使用图像处理软件的Threshold工具，输入并不断调节H，并观察Threshold工具的输出图像；所述输出图像和实际图形接近；
步骤4.4：计算ROI内灰度最大值，具体为：
步骤4.4.1：根据ROI矩阵的位置信息(x0，y0)，(x1，y1)，求得图像矩阵的子矩阵Img[ROI]；其中：(x0,y0)是ROI矩形在图像中的起始位置，即矩形的左上顶点，(x1，y1)是ROI矩形在图像中的终止位置，即矩形的右下顶点；
步骤4.4.2：Img[ROI]为一个二维数据，它的每个元素即为灰度值，计算该二维数据Img[ROI]中元素的最大值，即为ROI内灰度最大值；
步骤4.5：计算背景过滤百分比，背景过滤百分比f＝H/ROI内灰度最大值，其中：H为过滤灰度阈值。
4.根据权利要求1所述的基于工业相机的亮度测量方法，其特征在于，所述步骤5具体为：
步骤5.1：提取ROI内所有灰度值；
步骤5,2：计算灰度测量阈值，灰度测量阈值＝ROI内灰度最大值*f，称之为阈值H_meas；
步骤5.3：计算灰度平均值，灰度平均值＝ROI内所有灰度大于H_meas的平均值。
5.根据权利要求1所述的基于工业相机的亮度测量方法，其特征在于，所述工业相机的镜头上能够切换不同透光率的滤光片。
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