CN111294589B - 摄像模组镜头表面检测方法 - Google Patents

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Abstract

本申请是申请号为201710226099.0的分案申请。本发明实施例提供了一种摄像模组镜头表面检测方法，包括如下步骤：获取摄像模组的成像画面；计算成像画面的整体平均亮度值；将成像画面分为若干个群组；利用预设框对每一群组进行扫描，并分析群组内由若干连续像素点组成的区域亮度是否低于整体平均亮度值；根据扫描分析结果判断镜头表面脏污与否。本发明实施例，可自动判断摄像模组镜头表面脏污与否，检测效率高，可精确反映脏污情况，且无需人工肉眼识别，人工成本低。

Description

摄像模组镜头表面检测方法
本申请是分案申请，原申请的申请号为201710226099.0，申请日为2017年04月08日，发明名称为“摄像模组镜头表面检测方法及装置”。
技术领域：
本发明涉及一种光领域的电子产品表面检测方法，尤其是一种摄像模组镜头表面检测方法。
背景技术：
在光学领域中，对于摄像模组的镜头表面，都有严格的干净无污染的质量要求，而现有摄像模组的镜头表面检测，通常是靠人工肉眼识别，带有较强的主观性，易受各种因素影响，无法客观反映脏污情况，人工成本较高，且效率低。
发明内容：
为克服现有摄像模组的镜头表面靠人工肉眼识别，人工成本较高，且效率低的问题，本发明实施例提供了一种摄像模组镜头表面检测方法。
摄像模组镜头表面检测方法，包括如下步骤：
获取摄像模组的成像画面；
保持成像画面三基色中的R值不变，取成像画面的G值来计算成像画面的整体平均亮度值；
将成像画面分为若干个群组，该步骤包括：在摄像模组的成像画面上划分m个基本单元，各基本单元均以n个像素点为一个基本单元；分别计算各个基本单元的单元平均亮度值；根据单元平均亮度值将相邻基本单元合并为若干个群组；
利用预设框对每一群组进行扫描，并分析群组内由若干连续像素点组成的区域亮度是否低于整体平均亮度值；预设框在对每一群组进行扫描时可扩大；
根据扫描分析结果判断镜头表面脏污与否。
本发明实施例，可自动判断摄像模组镜头表面脏污与否，检测效率高，可精确反映脏污情况，且无需人工肉眼识别，人工成本低。
附图说明：
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的摄像模组镜头表面检测方法的第一实施例的流程示意图；
图2为本发明的摄像模组镜头表面检测方法的第二实施例的流程示意图；
图3为本发明的摄像模组镜头表面检测装置的第一实施例的结构示意图；
图4为本发明的摄像模组镜头表面检测装置的第二实施例的结构示意图。
具体实施方式：
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是本发明的摄像模组镜头表面检测方法的第一实施例的流程示意图，其包括：
步骤S101，获取摄像模组的成像画面。
本步骤中，可以将摄像模组置于白色背景下获取其成像画面。
本步骤中，获取的成像画面可以为.bmp格式的图像。
步骤S102，计算成像画面的整体平均亮度值。
本步骤中，在计算整体平均亮度值时，保持成像画面三基色中的R值不变，主要取成像画面的G值来计算。
步骤S103，将成像画面分为若干个群组。
步骤S104，利用预设框对每一群组进行扫描，并分析群组内由若干连续像素点组成的区域亮度是否低于整体平均亮度值。
本步骤中，预设框的大小可以是16*16～200*200个像素点大小。
步骤S105，根据扫描分析结果判断镜头表面脏污与否。
本步骤中，如果群组内由若干连续像素点组成的区域亮度低于整体平均亮度值，则判断镜头表面存在脏污。
本发明实施例，可自动判断摄像模组镜头表面脏污与否，检测效率高，可精确反映脏污情况，且无需人工肉眼识别，人工成本低。
图2是本发明的摄像模组镜头表面检测方法的第二实施例的流程示意图，其包括：
步骤S201，获取摄像模组的成像画面。
本步骤中，可以将摄像模组置于白色背景下获取其成像画面。
本步骤中，获取的成像画面可以为.bmp格式的图像。
步骤S202，计算成像画面的整体平均亮度值。
本步骤中，在计算整体平均亮度值时，保持成像画面三基色中的R值不变，主要取成像画面的G值来计算。
步骤S203，在摄像模组的成像画面上划分m个基本单元，各基本单元均以n个像素点为一个基本单元。
具体地，本步骤中，在摄像模组的成像画面上划分1000个基本单元。
更具体地，本步骤中，各基本单元均以16个像素点为一个基本单元。
步骤S204，分别计算各个基本单元的单元平均亮度值。
本步骤中，各基本单元的单元平均亮度值可能不一样。
步骤S205，根据单元平均亮度值将相邻基本单元合并为若干个群组。
本步骤中，如果相邻基本单元的单元平均亮度值相同或者单元平均亮度值在允许范围内，则将相邻基本单元合并为一个群组。
步骤S206，获取预设框内的任一像素点的亮度值。
本步骤中，利用预设框对群组进行扫描，并获取预设框内的任一像素点的亮度值。
本步骤中，预设框的大小可以是16*16～200*200个像素点大小。
步骤S207，将像素点亮度值与整体平均亮度值进行比较。
步骤S208，判断像素点亮度值是否小于整体平均亮度值？
本步骤中，如果判断结果为是，则流程进入步骤S209。
步骤S209，将该像素点识别为坏点。
步骤S210，统计预设框内的坏点个数。
步骤S211，判断坏点个数与预设框内所有像素点个数之比是否大于设定值？
具体地，本步骤中，主要通过判断坏点个数与预设框内所有像素点个数之比是否大于阈值0.75，从而获得坏点所占比例。
本步骤中，如果判断结果为是，则流程进入步骤S212。
步骤S212，将预设框内的区域标记为污点区域。
步骤S213，扩大预设框。
本步骤中，预设框按1个像素点等级逐渐扩大。如预设框初始大小为16*16个像素点大小，扩大后可以为16*17个像素点大小，直至与被扫描的群组同样大。
步骤S214，判断预设框面积是否小于群组？
本步骤中，主要通过判断预设框面积是否小于群组，从而得知预设框是否在逐渐扩大的过程对被扫描的群组完成了整个群组的扫描分析。
本步骤中，如果判断结果为是，则流程返回步骤S206；否则，流程进入步骤S215。
步骤S215，判断是否对所有群组完成扫描分析？
本步骤中，如果判断结果为是，则流程结束；否则，流程返回步骤S206。
本发明实施例，通过对群组的扫描分析，可自动判断摄像模组镜头表面脏污与否，检测效率高，可精确反映脏污情况，且无需人工肉眼识别，人工成本低。
上文对本发明的摄像模组镜头表面检测方法的实施例作了详细介绍。下面将相应于上述方法的装置作进一步阐述。
图3为本发明的摄像模组镜头表面检测装置的第一实施例的结构示意图，该摄像模组镜头表面检测装置100包括：获取模块110、亮度计算模块120、群组划分模块130、扫描分析模块140、以及判断模块150。
获取模块110，用于获取摄像模组的成像画面；
亮度计算模块120，用于计算成像画面的整体平均亮度值；
群组划分模块130，用于将成像画面分为若干个群组；
扫描分析模块140，用于利用预设框对每一群组进行扫描，并分析群组内由若干连续像素点组成的区域亮度是否低于整体平均亮度值；
判断模块150，用于根据扫描分析结果判断镜头表面脏污与否。
本发明实施例，通过本摄像模组镜头表面检测装置，可自动判断摄像模组镜头表面脏污与否，检测效率高，可精确反映脏污情况，且无需人工肉眼识别，人工成本低。
图4为本发明的摄像模组镜头表面检测装置的第二实施例的结构示意图，该摄像模组镜头表面检测装置200包括：获取模块210、亮度计算模块220、群组划分模块230、扫描分析模块240、以及判断模块250。
获取模块210，用于获取摄像模组的成像画面。
亮度计算模块220，用于计算成像画面的整体平均亮度值。
群组划分模块230，用于将成像画面分为若干个群组。
扫描分析模块240，用于利用预设框对每一群组进行扫描，并分析群组内由若干连续像素点组成的区域亮度是否低于整体平均亮度值。
判断模块250，用于根据扫描分析结果判断镜头表面脏污与否。
进一步地，群组划分模块230包括：
划分单元231，用于在摄像模组的成像画面上划分m个基本单元，各基本单元均以n个像素点为一个基本单元。
计算单元232，用于分别计算各个基本单元的单元平均亮度值。
合并单元233，用于根据单元平均亮度值将相邻基本单元合并为若干个群组。
再进一步地，扫描分析模块240包括初步扫描分析单元241和扩大扫描分析单元242。
初步扫描分析单元241包括：
获取子单元，用于获取预设框内的任一像素点的亮度值；
比较子单元，用于将像素点亮度值与整体平均亮度值进行比较；
坏点识别子单元，用于在像素点亮度值小于整体平均亮度值时，将该像素点识别为坏点；
统计子单元，用于统计坏点个数；
标记子单元，用于在坏点个数与预设框内所有像素点个数之比大于设定值时，将预设框内的区域标记为污点区域。
扩大扫描分析单元242，主要用于扩大预设框。
本发明实施例，通过本检测装置对摄像模组镜头成像画面进行扫描分析，可自动判断摄像模组镜头表面脏污与否，检测效率高，可精确反映脏污情况，且无需人工肉眼识别，人工成本低。
如上所述是结合具体内容提供的一种或多种实施方式，并不认定本发明的具体实施只局限于这些说明。凡与本发明的方法、结构等近似、雷同，或是对于本发明构思前提下做出若干技术推演或替换，都应当视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.摄像模组镜头表面检测方法，其特征在于包括如下步骤：
获取摄像模组的成像画面；
保持成像画面三基色中的R 值不变，取成像画面的G 值来计算成像画面的
整体平均亮度值；
在摄像模组的成像画面上划分m 个基本单元，各基本单元均以n 个像素点为一个基本单元；
分别计算各个基本单元的单元平均亮度值；
根据单元平均亮度值将相邻基本单元合并为若干个群组；
获取预设框内的任一像素点的亮度值；
将像素点亮度值与整体平均亮度值进行比较；
如果像素点亮度值小于整体平均亮度值，则将该像素点识别为坏点；
统计坏点个数；
如果坏点个数与预设框内所有像素点个数之比大于设定值，则将预设框内的区域标记为污点区域；
在预设框内的区域标记为污点区域时扩大预设框；
如果预设框面积小于群组，则流程返回步骤“获取预设框内的任一像素点的亮度值”。
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