CN112098044A - 检测方法、系统、单目模组检测设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种检测方法、系统、单目模组检测设备及存储介质，所述方法包括：接收待检测的单目模组的显示内容，并选定所述显示内容中的特征点及获取所述选定特征点的位置信息；获取已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息；根据待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差；判断待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间。本发明旨在为近眼显示设备的单目模组量产检测提供一种可行性方案，并提高单目模组的检测效率。

Description

检测方法、系统、单目模组检测设备及存储介质

技术领域

本发明涉及近眼显示设备的单目模组检测领域，尤其涉及一种检测方法、系统、单目模组检测设备及存储介质。

背景技术

随着VR/AR技术的广泛使用，VR/AR设备等一类近眼显示设备的使用舒适度将成为终端用户选择的重要标准，因此，通过使用近眼显示设备体验与现实中相同的观感，需要近眼显示设备中左右眼视差效果是在标准范围内。

现有的近眼显示行业标准只要求左右眼模组横向视差、纵向视差在标准范围内，而大量实例表明仅有两种限度是不足以衡量最终双目成品合像质量的，且行业标准没有表明如何在光学模组量产中实施此类标准，成为了国内在近眼显示设备光学模组性能检测中的空白之一。以至于在近眼显示设备量产后，所得到的成品的双目模组的左右眼视差效果均比较差，不能满足用户的需求，经常出现用户不能使用或是使用后容易出现用眼疲劳的情况。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种检测方法、系统、单目模组检测设备及存储介质，旨在提供一种用于检测近眼显示设备中大量单目模组视差性能优劣的方法。

为实现上述目的，本发明提供一种检测方法，应用于单目模组检测设设备，所述检测方法包括以下步骤：

接收待检测的单目模组的显示内容，并选定所述显示内容中的特征点及获取所述选定特征点的位置信息，其中所述选定的特征点的数量为两个以上；

获取已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息；

根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差；

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间。

可选地，当所述选定的特征点的横向视差、纵向视差通过特定特征点的坐标值表征时，所述横向视差包括横向视差坐标，所述纵向视差包括纵向视差坐标，所述预设阈值区间包括第一横向预设阈值区间、第一纵向预设阈值区间、预设旋转阈值区间，所述判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤，包括：

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差坐标是否符合第一预设横向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的纵向视差坐标是否符合第一预设纵向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差是否符合预设旋转阈值区间。

可选地，当所述选定的特征点的横向视差、纵向视差通过特定特征点的视差角度值表征时，所述横向视差包括横向视差角度，所述纵向视差包括纵向视差角度，所述预设阈值区间包括第二预设横向阈值区间、第二预设纵向阈值区间、预设旋转阈值区间，所述判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤，包括：

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差角度是否符合第二预设横向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的纵向视差角度是否符合第二预设纵向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差角度是否符合预设旋转阈值区间。

可选地，所述特征点的位置信息包括特征点的横坐标，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，包括：

根据所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的横坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的横坐标，计算获取所述选定的单个特征点的横坐标的中位数或平均值；

根据所述待检测的单目模组的横坐标与所述计算获取的横坐标的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的横向视差。

可选地，所述特征点的位置信息还包括特征点的纵坐标，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，还包括：

根据所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的纵坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的纵坐标，计算获取所述选定的单个特征点的纵坐标的中位数或平均值；

根据所述待检测的单目模组的纵坐标与所述计算获取的纵坐标的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的纵向视差。

可选地，所述特征点的位置信息还包括两个特征点连线的旋转角度，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，还包括：

根据所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的旋转角度，计算获取所述选定的两个特征点的旋转角度的中位数或平均值；

根据所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度与所述计算获取的旋转角度的中位数或平均值，得到所述待检测的单目模组的旋转视差。

可选地，所述判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤之后，还包括：

若是所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差符合相应的预设阈值区间，则输出所述待检测的单目模组合格的检测结果。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种单目模组检测设备，所述单目模组检测设备包括摄像头、显示屏、存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的检测程序，其中：

所述摄像头，用于拍摄待检测的单目模组的显示内容；

显示屏，用于显示单目模组的检测结果；

所述检测程序被所述处理器执行时实现如上述所述的检测方法的步骤。

可选地，所述摄像头与处理器是分立或一体的，所述显示屏集成在所述单目模组检测设备中。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种检测系统，所述系统包括上述所述的单目模组检测设备。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有检测程序，所述检测程序被处理器执行时实现如上述所述的检测方法的步骤。

本发明实施例提出的一种检测方法，接收待检测的单目模组的显示内容，并选定所述显示内容中的特征点及获取所述选定特征点的位置信息，其中所述选定的特征点的数量为两个以上；获取已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息；根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差；判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间，即通过检测所述待检测单目模组中的选定的单个特征点的横向视差、纵向视差、两个特征点的旋转视差判断是否分别符合相应的预设阈值区间，从而实现检测的所述待检测单目模组合格与否，其中，采用的自动化的检测操作，使得测量速度快耗时少，空间占用小，操作流程直观不繁琐，方便大量样品短时间测量，从而提高了所述单目模组的检测效率，进而提升了使用所述单目模组的设备的成品合格率，有利于大规模生产。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；

图2为本发明一种检测方法的第一实施例流程示意图；

图3为本发明一种检测方法的计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤细化的流程示意图；

图4为本发明一种检测方法的判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤细化的流程示意图；

图5为本发明一种检测方法中的实测的待检测单目模组中的B特征点的x、y坐标局部分布图；

图6为本发明一种检测方法中的实测的待检测单目模组中的A、C特征点连线的旋转角度局部分布图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

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。

本发明实施例的主要解决方案是：

由于现有的近眼显示行业标准只要求左右眼模组横向视差、纵向视差在标准范围内，而大量实例表明仅有两种限度是不足以衡量最终双目成品合像质量的，且行业标准没有表明如何在光学模组量产中实施此类标准，成为了国内在近眼显示设备光学模组性能检测中的空白之一。以至于在近眼显示设备量产后，所得到的成品的双目模组的左右眼视差效果均比较差，不能满足用户的需求，经常出现用户不能使用或是使用后容易出现用眼疲劳的情况。

本发明提供一种检测方法，通过检测所述待检测的单目模组中的选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及选定的两个特征点的旋转视差判断是否符合相应的预设预阈值区间，进而实现了检测的所述单目模组视差合格与否，其中采用的自动化的检测操作，使得测量速度快耗时少，空间占用小，操作流程直观不繁琐，方便大量样品短时间测量，从而提高了所述单目模组的检测效率，进而提升了使用所述单目模组的设备的成品合格率，有利于大规模生产。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

如图1所示，该单目模组检测设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005，摄像头1006，显示屏1007。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以红外接收模块，用于接收用户通过遥控器触发的控制指令，可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。摄像头1006用于拍摄待检测的单目模组的显示内容，摄像头1006与处理器1005既可以是分立的，也可以是一体的。显示屏1007用于显示单目模组的检测结果，所述显示屏集成在所述单目模组检测设备中。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的单目模组检测设备并不构成对单目模组检测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及检测程序。

在图1所示的单目模组检测设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的检测程序，并执行以下操作：

接收待检测的单目模组的显示内容，并选定所述显示内容中的特征点及获取所述选定特征点的位置信息，其中所述选定的特征点的数量为两个以上；

获取已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息；

根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差；

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的检测程序，还执行以下操作：

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的的横向视差坐标是否符合第一预设横向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的纵向视差坐标是否符合第一预设纵向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差是否符合预设旋转阈值区间。

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的的横向视差角度是否符合第二预设横向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的纵向视差角度是否符合第二预设纵向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差角度是否符合预设旋转阈值区间。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的检测程序，还执行以下操作：

根据所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的横坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的横坐标，计算获取所述选定的单个特征点的横坐标的中位数或平均值；

根据所述待检测的单目模组的横坐标与所述计算获取的横坐标的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的横向视差。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的检测程序，还执行以下操作：

根据所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的纵坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的纵坐标，计算获取所述选定的单个特征点的纵坐标的中位数或平均值；

根据所述待检测的单目模组的纵坐标与所述计算获取的纵坐标的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的纵向视差。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的检测程序，还执行以下操作：

根据所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的旋转角度，计算获取所述选定的两个特征点的旋转角度的中位数或平均值；

根据所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度与所述计算获取的旋转角度的中位数或平均值，得到所述待检测的单目模组的旋转视差。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的检测程序，还执行以下操作：

若是所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差符合相应的预设阈值区间，则输出所述待检测的单目模组合格的检测结果。

本发明一种单目模组检测设备、一种检测系统的具体实施例与下述检测方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

参照图2，本发明检测方法的第一实施例的示意图，所述方法包括：

步骤S10，接收待检测的单目模组的显示内容，并选定所述显示内容中的特征点及获取所述选定特征点的位置信息，其中所述选定的特征点的数量为两个以上。

本实施例中，通过打开单目模组检测设备并将检测设备中的摄像头对准待检测的单目模组，根据摄像头自动调焦或手动调焦获取单目模组上的图像内容，并通过检测设备选定摄像头拍摄的图像中的任意特征点，其中选定的特征点的数量为两个以上，例如，可以选择图像的中心点，或者图像中呈中心对称的两个点作为后续检测的特征点，为了方便计算可以建立一个的二维坐标系，一般将图像的左下角设置原点(0,0)，并依照常用的习惯设置X轴、Y轴及其正方向，具体实施例中的坐标设置不做限制。

步骤S20，获取已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息；

本实施例中根据步骤S10中选定的特征点的位置信息，并相应的在单目检测设备中获取已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息。

此外，除了获取已检测的多个单目模组中的特征点的位置信息，还可以获取已检测的多个单目模组中在相应特征点的位置信息分部情况，计算单个特征点在不同单目模组中的相应特征点的横坐标/纵坐标的中位数或平均值，以及两个特征点连线在不同的单目模组中的相应特征点的旋转角度的中位数及平均值，并将获取的已检测的多个单目模组的相应特征点对应的中位数或平均值作为特征点分布的基准值，为后续基准变化趋势提供数据支持。其中获取的已检测的多个单目模组的位置信息是作为单目模组标准评判的基准点，但并不是固定不变化的，所述用于后续评判标准的多个单目模组会根据后续检测数量的增多以及检测显示的结果的不同而发生变化。

步骤S30，根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差。

本实施例中，根据步骤S10、S20中获取的相应特征点的在已检测的多个单目模组以及待检测的单目模组中的位置信息，进而获取选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的横向视差、纵向视差以及两个特征点的在所述待检测的单目模组的旋转视差。

进一步的，参照图3，本发明检测方法提供一种根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤细化流程，所述特征点的位置信息包括特征点的横坐标，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，包括：

步骤S31：根据所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的横坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的横坐标，计算获取所述选定的单个特征点的横坐标的中位数或平均值；

本实施例中，根据步骤S10、S20中获取的待检测的单目模组、存储的已检测的多个单目模组的特征点的位置信息，所述特征的位置信息包括特征点的横坐标，并将相应特征点在单目检测设备中的所有横坐标值进行中位数或平均数的计算。

步骤S32：根据所述待检测的单目模组的横坐标与所述计算获取的横坐标的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的横向视差。

根据步骤S31中获取的特征点的横向坐标的中位数或平均值，并通过待检测的单目模组的特征点的横坐标值减去计算得到的横向坐标的中位数或平均值，从而得出了所述待检测的单目模组中的单个特征点的横向坐标之差。当选定的特征点的横向视差通过特定特征点的坐标值表征时，可将该得到的横向坐标之差作为该单个特征点的横向视差坐标，并判断该横向视差坐标是否符合第一预设横向阈值区间。当选定的特征点的横向视差通过特定特征点的视差角度值表征时，可将该得到的横向坐标之差转换为该单个特征点的横向视差角度，并判断该横向视差角度是否符合第二预设横向阈值区间。

本实施例中，通过所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的横坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的横坐标，计算获取所述选定的单个特征点的横坐标的中位数或平均值，并根据所述待检测的单目模组的横坐标与所述计算获取的横坐标的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的横向视差，实现了通过待检测单目模组的选定特征点的横向视差，并通过坐标值或偏差角度来表征，从而实现检测人员通过直观的、清楚的数据进行快速判断。

进一步的，参照图3，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，还包括：

步骤S33，根据所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的纵坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的纵坐标，计算获取所述选定的单个特征点的纵坐标的中位数或平均值；

本实施例中，根据步骤S10、S20中获取的待检测的单目模组、存储的已检测的多个单目模组的特征点的位置信息，所述特征的位置信息包括特征点的纵坐标，并将相应特征点在单目检测设备中的所有纵坐标值进行中位数或平均数的计算。

步骤S34，根据所述待检测的单目模组的纵坐标与所述计算获取的纵坐标的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的纵向视差。

根据步骤S33中获取的特征点的纵向坐标的中位数或平均值，并通过待检测的单目模组的特征点的纵坐标值减去计算得到的纵向坐标的中位数或平均值，从而得出了所述待检测的单目模组中的单个特征点的纵向坐标之差。当选定的特征点的纵向视差通过特定特征点的坐标值表征时，可将该得到的纵向坐标之差作为该单个特征点的纵向视差坐标，并判断该纵向视差坐标是否符合第一预设纵向阈值区间。当选定的特征点的纵向视差通过特定特征点的视差角度值表征时，可将该得到的纵向坐标之差转换为该单个特征点的纵向视差角度，并判断该纵向视差角度是否符合第二预设纵向阈值区间。

本实施例中，通过所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的纵坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的纵坐标，计算获取所述选定的单个特征点的纵坐标的中位数或平均值，并根据所述待检测的单目模组的纵坐标与所述计算获取的纵坐标的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的纵向视差，实现了通过待检测单目模组的选定特征点的纵向视差，并通过坐标值或偏差角度来表征，从而实现检测人员通过直观的、清楚的数据进行快速判断。

进一步的，参照图3，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，还包括：

步骤S35，根据所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的旋转角度，计算获取所述选定的两个特征点的旋转角度的中位数或平均值；

本实施例中，根据步骤S10、S20中获取的待检测的单目模组、存储的已检测的多个单目模组的两个特征点的坐标值，并根据所述待检测的单目模组中的两个特征点的连线相对于特定轴线的旋转角度，一般选定在水平方向或垂直方向的旋转角度，进而计算所有单目模组中选定的两个特征点的旋转角度的中位数或者数列的平均数。

步骤S36，根据所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度与所述计算获取的旋转角度的中位数或平均值，得到所述待检测的单目模组的旋转视差。

根据步骤S35中获取的特征点的旋转角度的中位数或平均值，并通过待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转角度值减去计算得到的旋转角度的中位数或平均值，从而得出了所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差。

本实施例中，通过所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的旋转角度，计算获取所述选定的两个特征点连线的旋转角度的中位数或平均值，并根据所述待检测的单目模组的旋转角度与所述计算获取的旋转角度的中位数或平均值差值，得到所述待检测的单目模组的旋转视差，实现了通过待检测单目模组选定的两个特征点的旋转视差，并通过角度值来表征，从而实现检测人员通过直观的、清楚的数据进行快速判断。

步骤S40，判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否均符合相应的预设阈值区间。

本实施例中，根据步骤S30中计算获取选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及选定的两个特征点的旋转视差，判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及选定的两个特征点的旋转视差是否分别符合相应的预设阈值区间，其中用于同一批次检测的单目模组合格与否所选定的单个特征点、两个特征点是相同的，在不同批次检测时可以采用之前批次检测时所选定的相同特征点，也可以不相同。上述所有用于检测的单目模组显示的特征点都是任意选定的。

进一步的，参照图4，本发明一种检测方法提供判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤细化流程，基于图2所示的实施例，所述判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤，包括：

步骤S41：判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的的横向视差坐标是否符合第一预设横向阈值区间；以及判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的纵向视差坐标是否符合第一预设纵向阈值区间；以及判断所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差是否符合预设旋转阈值区间。

本实施例中，当所述横向视差/纵向视差通过所述特定特征点的坐标值表征时，所述用于判断视差是否符合预设的阈值区间也将换算成坐标阈值区间，具体的，判断所述待检测单目模组是否符合生产要求，可以根据其中待检测单目模组中的横向视差、纵向视差通过二维坐标值来表征，其中两个特征点的旋转视差是用角度来表示，进而用于衡量是否符合阈值区间的范围，同时将预设的阈值区间相应的设置为第一横向预设阈值区间、第一纵向预设阈值区间、预设旋转阈值区间，通过坐标值来衡量判断单目模组，从而实现检测人员在获取相关检测结果或检测数据时，通过坐标值实现更清楚的比较。

步骤S42：判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的的横向视差角度是否符合第二预设横向阈值区间；以及判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的纵向视差角度是否符合第二预设纵向阈值区间；以及判断所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差角度是否符合预设旋转阈值区间。

本实施例中，当所述横向视差、纵向视差通过所述特定特征点的视差角度值表征时，所述用于判断视差是否符合预设的阈值区间也将换算成角度阈值区间，具体的，判断所述待检测单目模组是否符合生产要求，可以根据其中待检测单目模组中的横向视差、纵向视差通过视差角度值来表征，其中两个特征点的旋转视差均是用角度来表示，进而用于衡量是否符合阈值区间的范围，同时将预设的阈值区间相应的设置为第二横向预设阈值区间、第二纵向预设阈值区间。从而实现检测人员在获取相关检测结果或检测数据时，通过角度值来实现清楚直观的比较。

在本实施例提出的一种单目模组检测方法，接收待检测的单目模组的显示内容，并选定所述显示内容中的特征点及获取所述选定特征点的位置信息，其中所述选定的特征点的数量为两个以上；获取已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息；根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差；判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间，即通过检测所述待检测单目模组中的选定的单个特征点的横向视差、纵向视差、选定的两个特征点的旋转视差判断是否分别符合相应的预设阈值区间，并将所述横向视差、纵向视差通过坐标值或角度值来表征，进而实现了在检测的所述待检测单目模组合格与否，提高了所述单目模组的检测效率，进而提升了使用单目模组的设备的合格率，有利于大规模生产。

进一步的，为了方便理解通过上述检测方法获取待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差。可以通过实际例子来说明，在摄像头拍摄的棋盘格图片中，选定特征点A、B、C的位置，然后在程序中计算捕获图片中选定的特征点的横向坐标X、纵向坐标Y。参照图5，是待检测的单目模组中B特征点的x、y坐标局部分布图，其中J、K参考线位置分别是特征点B在待检测单目模组与已检测的多个单目模组中的Y轴、X轴坐标的中位数或者平均数(J、K数值根据所有数据中位值或平均值动态变化)，每个黑点代表一个单目模组B特征点的横纵(x，y)坐标，并且每个黑点与K线的垂直距离代表相应的单目模组的横向视差ΔX，每个黑点与J线的垂直距离代表纵向视差ΔY，并且根据量产的检测要求，定义在L限度框内的单目模组都是良品，特别地，虚线框范围(横向或纵向)单位可以是坐标，也可以是角度。

进一步的，参照图6-是待检测的单目模组中A、C特征点连线的旋转角度局部分布图，其中旋转角度可以是特征点A、C连线与水平(或垂直)方向的夹角偏差，其中R参考点(线)位置为特征点AC连线在待检测单目模组与已检测的多个单目模组中的所有单目模组旋转角的中位数或者平均数(R数值根据所有数据中位值或平均值动态变化)，每个黑点代表一个单目模组AC连线的旋转角度，Y轴为旋转角度大小(可有正负，表示顺时针或逆时针方向旋转)，每个黑点与R线的垂直距离代表特征点AC连线的旋转视差ΔR。P、Q参考线是可以设定的阈值标准限度，可以定义旋转角低于P且高于Q的单目模组都是良品。

进一步的，基于图2的实施例，所述判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤之后，还包括：

若是所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差均符合相应的预设阈值区间，则输出所述待检测的单目模组合格的检测结果。那么此时检测的单目模组视为合格的半成品，可用于后续的继续生产；否则，若是上述三者中的任意一者不符合阈值区间，那么此时的单目模组视为不符合阈值区间的半成品，可以作销毁处理。实现了将视差超过阈值区间限度外的单目模组与良品区分开来，提高了使用单目模组的设备的合格率。

进一步的，在检测到所述单目模组属于不符合阈值区间的产品时，还可以通过在测试设备中设置提醒信息告知检测人员当前检测的单目模组的是不符合当前阈值，同理，属于合格的产品也可以设置不同于不合格产品的提醒信息，所述提醒信息可以是语音提醒，也可以是通过不同的显示界面，动态的界面或是静态的都可以，只要实现明确告知检测人员检测结果的不同即可。

此外，针对不符合预设阈值区间的单目模组，还可以进一步判断所述待检测的单目模组与所述多个单目模组中任意一个或多个单目模组中的相应特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合第二预设阈值区间，其中第二预设阈值区间的范围小于第一预设阈值区间。

进一步的，若所述待检测的单目模组与所述多个单目模组中任意一个或多个单目模组中的相应特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差符合第二预设阈值区间，则视为所述待检测的单目模组与所述多个单目模组中任意一个或多单目模组相匹配，并删除所述多个单目模组中与所述待检测的单目模组相匹配的单目模组的所有特征点的位置信息。

进一步的，为了提高使用单目模组的设备的成品效率，一般建议按不同需求分批划定范围出货，即根据上述获取的不同单目模组的横向坐标值与第一参考值、纵向坐标值与第二参考值、旋转角度与第三参考值的建立一个三维坐标系，两两之间形成一个二维坐标系，在所述单目模组为合格的前提下，进一步选定更小的视差范围，并将范围内部的单目模组按照需求进行后续的生产，从而进一步提高了使用单目模组的设备的成品效率。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有单目模组检测程序，所述单目模组检测程序被处理器执行时实现如上述单目模组检测方法的步骤。

本发明存储介质的具体实施例与上述单目模组检测方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是近眼显示检测设备或者单目模组检测等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (11)

1.一种检测方法，其特征在于，应用于单目模组检测设备，所述检测方法包括以下步骤：

接收待检测的单目模组的显示内容，并选定所述显示内容中的特征点及获取所述选定特征点的位置信息，其中所述选定的特征点的数量为两个以上；

获取已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息；

根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差；

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，当所述选定的特征点的横向视差、纵向视差通过特定特征点的坐标值表征时，所述横向视差包括横向视差坐标，所述纵向视差包括纵向视差坐标，所述预设阈值区间包括第一横向预设阈值区间、第一纵向预设阈值区间、预设旋转阈值区间，所述判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤，包括：

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差坐标是否符合第一预设横向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的纵向视差坐标是否符合第一预设纵向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差是否符合预设旋转阈值区间。

3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，当所述选定的特征点的横向视差、纵向视差通过特定特征点的视差角度值表征时，所述横向视差包括横向视差角度，所述纵向视差包括纵向视差角度，所述预设阈值区间包括第二预设横向阈值区间、第二预设纵向阈值区间、预设旋转阈值区间，所述判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤，包括：

判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差角度是否符合第二预设横向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的纵向视差角度是否符合第二预设纵向阈值区间；

以及判断所述待检测的单目模组中选定的两个特征点的旋转视差角度是否符合预设旋转阈值区间。

4.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述特征点的位置信息包括特征点的横坐标，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息，计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，包括：

根据所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的横坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的横坐标，计算获取所述选定的单个特征点的横坐标的中位数或平均值；

根据所述待检测的单目模组的横坐标与所述计算获取的横坐标的中位数或平均值的差值，得到所述待检测的单目模组的横向视差。

5.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述特征点的位置信息还包括特征点的纵坐标，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，还包括：

根据所述选定的单个特征点在所述待检测的单目模组中的纵坐标以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的纵坐标，计算获取所述选定的单个特征点的纵坐标的中位数或平均值；

根据所述待检测的单目模组的纵坐标与所述计算获取的纵坐标的中位数或平均值的差值，得到所述待检测的单目模组的纵向视差。

6.如权利要求1至5中任一项所述的检测方法，其特征在于，所述特征点的位置信息还包括两个特征点连线的旋转角度，所述根据所述待检测的单目模组中选定的特征点的位置信息与所述已检测的多个单目模组中相应特征点的位置信息计算获取所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差的步骤，还包括：

根据所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度以及所述已检测的多个单目模组中相应特征点的旋转角度，计算获取所述选定的两个特征点的旋转角度的中位数或平均值；

根据所述选定的两个特征点在所述待检测的单目模组中的旋转角度与所述计算获取的旋转角度的中位数或平均值的差值，得到所述待检测的单目模组的旋转视差。

7.如权利要求1至5中任一所述的检测方法，其特征在于，所述判断所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差是否符合相应的预设阈值区间的步骤之后，还包括：

若是所述待检测的单目模组中选定的单个特征点的横向视差、纵向视差以及两个特征点的旋转视差均符合相应的预设阈值区间，则输出所述待检测的单目模组合格的检测结果。

8.一种单目模组检测设备，其特征在于，所述单目模组检测设备包括摄像头、显示屏、存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的检测程序，其中：

摄像头，用于拍摄待检测的单目模组的显示内容；

显示屏，用于显示单目模组的检测结果；

所述检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的检测方法的步骤。

9.如权利要求8所述的单目模组检测设备，其特征在于，所述摄像头与处理器是分立或一体的，所述显示屏集成在所述单目模组检测设备中。

10.一种检测系统，其特征在于，所述系统包括如权利要求8或如权利要求9所述的单目模组检测设备。

11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有检测程序，所述检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的检测方法的步骤。

Images