CN114257805A - 一种影像采集测试的方法、系统及介质 - Google Patents
一种影像采集测试的方法、系统及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114257805A CN114257805A CN202111538382.XA CN202111538382A CN114257805A CN 114257805 A CN114257805 A CN 114257805A CN 202111538382 A CN202111538382 A CN 202111538382A CN 114257805 A CN114257805 A CN 114257805A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- test
- value
- calculating
- module
- 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
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 317
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 23
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 22
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 19
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 12
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 11
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 8
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 6
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N prednisone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3C(=O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 XOFYZVNMUHMLCC-ZPOLXVRWSA-N 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000003705 background correction Methods 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000003936 working memory Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
- H04N17/002—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for television cameras
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
本申请的目的是提供一种影像采集测试的方法、系统及介质，本申请通过测试盒对摄像头模组进行设置，其中，所述测试盒内设置包括FPGA和处理器的片上系统；将设置后的摄像头模组输出的影像图像，通过指定传输方式传输至所述测试盒内；通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，得到测试结果；将所述测试结果在用户界面上进行展示。可以解决影像测试模组中日益增大的带宽需求，减少单个模组的测试周期，增加产品的可靠性。
Description
技术领域
本申请涉及电子系统领域，尤其涉及一种影像采集测试的方法、系统及介质。
背景技术
目前市面上主要的影像测试设备电子系统主要分为图像测试盒，运动控制系统，计算机等。而目前的图像测试盒不具备算法能力，如果要得出测试结果，需要将影像数据传输到计算机，由计算机对影像数据进行分析。其中，图像测试盒与计算机之间的交互主要由USB3.0接口完成，USB3.0需要完成控制指令与影像数据的传输。市面上的图像测试系统主要由以下几个缺陷：
1)由于现在市面上摄像头模组分辨率逐步提升，USB3.0的传输带宽严重限制了影像数据的传输，进而直接导致传输的影像数据帧率大大下降，影响测试效果；
2)由于计算机处理影像测试算法速率比较慢，测试周期会比较长；
3)USB传输路径存在较大的延迟，也会加长测试周期；
4)USB接口接触不良也会导致数据传输错误，引起故障。
发明内容
本申请的一个目的是提供一种影像采集测试的方法、系统及介质，解决现有技术中传输的影像数据帧率大大下降影响测试结果，测试周期比较长以及数据传输错误引起故障等问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种影像采集测试的系统，该系统包括：
摄像头模组、测试盒以及上位机，其中，所述测试盒内设置包括FPGA和处理器的片上系统，所述测试盒与所述摄像头模组连接，所述片上系统对所述摄像头模组进行配置，所述配置包括寄存器配置；
所述摄像头模组用于根据配置的寄存器对摄像头模组进行调整，并将影像图像按照指定的传输方式传输至所述测试盒内；
所述测试盒用于使用所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，将所述测试结果传输至所述上位机；
所述上位机用于展示所述测试结果。
根据本申请又一个方面，提供了一种影像采集测试的方法，该方法包括：
通过测试盒对摄像头模组进行设置，其中，所述测试盒内设置包括FPGA和处理器的片上系统；
将设置后的摄像头模组输出的影像图像，通过指定传输方式传输至所述测试盒内；
通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，得到测试结果；
将所述测试结果在用户界面上进行展示。
根据本申请再一个方面，还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如前述所述的方法。
与现有技术相比，本申请通过测试盒对摄像头模组进行设置，其中，所述测试盒内设置包括FPGA和处理器的片上系统；将设置后的摄像头模组输出的影像图像，通过指定传输方式传输至所述测试盒内；通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，得到测试结果；将所述测试结果在用户界面上进行展示。可以解决影像测试模组中日益增大的带宽需求，减少单个模组的测试周期，增加产品的可靠性。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出根据本申请的一个方面提供的一种影像采集测试的系统的结构示意图；
图2示出本申请一实施例中测试盒的结构示意图；
图3示出本申请又一方面提供的一种影像采集测试的方法的流程示意图；
图4示出本申请一实施例中缺陷像素补偿测试的过程示意图；
图5示出本申请一实施例中低对比度瑕疵测试的过程示意图；
图6示出本申请一实施例中水平方向固定噪声测试的过程示意图；
图7示出本申请一实施例中垂直方向固定噪声测试的过程示意图；
图8示出本申请一实施例中行缺陷测试的过程示意图；
图9示出本申请一实施例中随机噪声测试的过程示意图；
图10示出本申请一实施例中读噪声测试的过程示意图；
图11示出本申请一实施例中相对照度测试的过程示意图；
图12示出本申请一实施例中相对一致性测试的过程示意图；
图13示出本申请一实施例中光学中心测试的过程示意图；
图14示出本申请一实施例中颜色均匀性测试的过程示意图；
图15示出本申请一实施例中颜色准确度测试的过程示意图；
图16示出本申请一实施例中图像解析力测试的过程示意图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
图1示出根据本申请的一个方面提供的一种影像采集测试的系统的结构示意图，该系统包括：摄像头模组1、测试盒2以及上位机3，其中，所述测试盒2内设置包括FPGA和处理器的片上系统，所述测试盒2与所述摄像头模组1连接，所述片上系统对所述摄像头模组1进行配置，所述配置包括寄存器配置；所述摄像头模组1用于根据配置的寄存器对摄像头模组1进行调整，并将影像图像按照指定的传输方式传输至所述测试盒2内；所述测试盒2用于使用所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，将所述测试结果传输至所述上位机3；所述上位机3用于展示所述测试结果。在此，本申请所述的系统为低延时处理系统，包括摄像头模组、测试盒以及上位机，该摄像头模组用于输出影像的图像数据，由产品进行采集；测试盒包括开短路与电源功率检测板以及影像采集测试板，其中，开短路与电源功率检测板用于完成开短路检测以及功率检测功能，影像采集测试板包括FPGA和处理器，采用FPGA+RAM架构，具体地可以由FPGA+CPU(或SOC，MPSOS)，以下简称为“SOC系统”，其中，FPGA为PL端，CPU端为PS端。通过测试盒完成摄像头模组的影像数据的采集以及摄像头模组的寄存器设置，并对影像数据进行分析和处理，从而将对摄像头的测试结果输出至上位机。
在本申请一些实施例中，如图2所示，所述片上系统包括影像数据接收模块21、影像测试模块22、测试结果输出模块23、寄存器配置模块24、内存控制模块25以及指令解析模块26。其中，所述影像数据接收模块21与所述影像测试模块22连接，所述影像数据接收模块21用于按照指定的传输方式接收影像图像，所述影像测试模块22用于接收所述影像数据接收模块21传输的影像图像并对所述影像图像按照测试项目进行测试，将测试结果传输至所述测试结果输出模块23，所述测试结果输出模块23包括外设接口，通过所述外设接口将测试结果传输至所述上位机。在此，影像数据接收模块21接收影像数据，影像数据输入方式通常为串行方式(MIPI接口)或并行(PPI协议/DVP接口)的方式，通过内部设置可以支持多种方式，其中，内部设置为用户通过上位机进行设置，设置的参数通过通信接口传输到SOC系统。影像数据测试模块按照测试项目对影像数据进行测试，测试项目包括脏污测试、固定噪声测试、行缺陷测试、随机噪声测试、读噪声测试、相对照度测试、相对一致性测试、光学中心测试、颜色均匀性测试以及颜色准确度测试。测试结果输出模块通过外设进行输出测试结果，同时通过外设接收来自上位机的控制指令，外设包括但不限于USB、PCIE、以太网、串口、can总线等接口方式。
接上述实施例，所述寄存器配置模块24用于根据接收到的上位机发送的参数对FPGA内部寄存器数据进行配置，并将寄存器的配置信息的内容用于内存控制模块的控制管理；所述内存控制模块25用于控制DDR缓存影像图像；所述指令解析模块26与所述内存控制模块25连接，用于接收来自上位机的指令协议，并根据指令协议的内容对接收到的指令进行分类和转发，并将寄存器的配置信息发送至摄像头模组。在此，寄存器配置模块主要将上位机发送过来的参数对FPGA内部寄存器数据进行设置，从而根据配置得到的内容进行内存控制模块的管理，包括内存大小的分配，影像的帧率，内存帧缓存的个数等信息。将寄存器的配置信息发送至各个处理模块。内存控制模块主要包含DDR的读写控制和读写地址管理等内容，用于缓存影像图像的数据以及一些临时数据；指令解析模块接收来自外设的指令并根据协议内容将指令进行分类和转发。
在本申请一些实施例中，所述摄像头模组包括图像传感器、马达以及连接器，所述连接器上的接口上配置所述图像传感器和马达，所述FPGA或所述处理器根据指令解析模块发送的寄存器的配置信息对所述图像传感器的寄存器进行配置，并调整所述图像传感器的曝光参数和所述马达的位置。在此，摄像头模组主要由图像传感器、马达、光学镜头以及连接器组成，通过连接器上的IIC/SPI接口配置图像传感器和马达，使得摄像头模组输出图像数据。PL端或PS端通过指令解析模块发送过来的配置信息对摄像头模组的IIC或SPI接口寄存器进行配置，完成摄像头模组的寄存器配置过程，其中，配置信息包括相机传感器的寄存器地址信息、寄存器数据，配置过程包括寄存器的初始化、曝光参数和马达位置的配置等。
通过本申请提供的影像采集测试的系统，可以使得图像测试盒具有算法能力，不需要将影像数据传输至计算机再进行分析处理，大大提高了测试效果以及缩短了测试周期。
图3示出本申请又一方面提供的一种影像采集测试的方法的流程示意图，该方法包括：步骤S11～步骤S14，步骤S11，通过测试盒对摄像头模组进行设置，其中，所述测试盒内设置包括FPGA和处理器的片上系统；步骤S12，将设置后的摄像头模组输出的影像图像，通过指定传输方式传输至所述测试盒内；步骤S13，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，得到测试结果；步骤S14，将所述测试结果在用户界面上进行展示。通过对测试盒的设计，可以对摄像头模组进行设置并获取到摄像头模组输出的影像数据以及分析处理，使得测试盒具有算法能力，避免了USB路径的传输延迟以及USB接口的接触不良带来的加长测试周期和引起故障的问题，在测试盒上进行直接的分析处理，缩短了测试周期。
具体地，步骤S11，通过测试盒对摄像头模组进行设置，其中，所述测试盒内设置包括FPGA和处理器的片上系统；在此，测试盒内采用FPGA+RAM架构，具体地可以由FPGA+CPU(或SOC，MPSOS)，以下简称为“SOC系统”，其中，FPGA为PL端，CPU端为PS端。通过测试盒完成摄像头模组的影像数据的采集以及摄像头模组的寄存器设置。
步骤S12，将设置后的摄像头模组输出的影像图像，通过指定传输方式传输至所述测试盒内；在此，设置完摄像头模组后，使用该摄像头模组输出影像图像数据，影像图像数据输入方式通常为串行方式(MIPI接口)或并行(PPI协议/DVP接口)的方式，通过内部设置可以支持多种方式，其中，内部设置为用户通过上位机进行设置，设置的参数通过通信接口传输到SOC系统。
接着，步骤S13，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，得到测试结果；步骤S14，将所述测试结果在用户界面上进行展示。在此，在SOC系统上按照测试项目对影像数据进行测试，测试项目包括脏污测试、固定噪声测试、行缺陷测试、随机噪声测试、读噪声测试、相对照度测试、相对一致性测试、光学中心测试、颜色均匀性测试以及颜色准确度测试。通过外设输出测试结果至上位机，同时通过外设接收来自上位机的控制指令，外设包括但不限于USB、PCIE、以太网、串口、can总线等接口方式。在上位机上进行展示测试结果以及在上位机上可以提供用户设置，比如设置传输方式等。
在本申请一些实施例中，在步骤S11中，在所述片上系统上设置关于摄像头模组的寄存器的地址信息；在所述片上系统上配置用于存储使用摄像头模组得到的影像数据的内存以及用于处理所述影像数据的指令解析模块；根据所述寄存器的地址信息设置所述摄像头模组的相关参数，以及设置所述摄像头模组将影像数据传输至所述指令解析模块时的传输方式。在此，在本申请实施例中需要对FPGA的寄存器进行配置以及对摄像头模组中的相机的寄存器进行配置，其中，先对FPGA的寄存器进行配置，将上位机发送过来的参数对FPGA内部寄存器数据进行设置，从而根据配置得到的内容进行内存控制模块的管理，包括内存大小的分配，影像的帧率，内存帧缓存的个数等信息。随后，片上系统的PL端或PS端通过指令解析模块发送过来的配置信息对摄像头模组的IIC或SPI接口寄存器进行配置，完成摄像头模组的寄存器配置过程，其中，配置信息包括相机传感器的寄存器地址信息、寄存器数据，配置过程包括寄存器的初始化、曝光参数和马达位置的配置等；并设置接收摄像头模组传输数据时的传输方式。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括脏污测试时，在步骤S13中，通过掩膜滤波算法遍历所述影像图像的每个像素的差值，计算差值大于第一阈值的像素点个数占整个影像图像像素的比值，根据所述比值以及设定的对应的门限值判断缺陷像素补偿测试是否通过；对所述影像图像进行均值滤波处理得到第一图像，对所述影像图像进行自适应滤波处理得到第二图像，计算所述第一图像与所述第二图像的像素差值，对得到的像素差值进行处理后，计算处理后的像素差值大于第二阈值的像素点个数占整个影像图像像素的比值，根据所述比值以及设定的对应的门限值判断低对比度瑕疵测试是否通过。在此，脏污测试分为低对比度瑕疵测试和缺陷像素补偿测试，其中，缺陷像素补偿测试如图4所示，在本申请实施例中采用的影像图像格式为RAW格式，对输入的RAW图像进行掩膜滤波算法，对每个像素点与特征位置的像素点求取差值，如果超过阈值(该阈值可以设置为包括10-100之间的数值)，将超过像素的像素个数记录并累计，当整张图像遍历结束后，像素个数所占整张图像的百分比与用户设定的门限值进行比较，如果百分比小于门限值，则测试通过，否则失败，其中，门限值范围为10％-40％之间。低对比度瑕疵测试如图5所示，对输入的RAW图像进行均值滤波计算后生成一幅图像(第一图像)，对该图像进行自适应滤波算法，对均值滤波算法处理后的图像与自适应滤波算法处理后的图像作差，取得差值；对取得的差值做直方图均衡处理，再使用形态学算法去掉一些噪声，随后对图像通过阈值对数据进行二值化处理，计算脏污所在区域的点的个数所占的百分比，如果百分比小于用户设定的第二阈值，则测试通过，否则测试失败，该第二阈值为极限值(范围为2％-3％)。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括固定噪声测试时，在步骤S13中，对所述影像图像进行中值滤波处理，得到中值滤波影像；计算所述影像图像与所述中值滤波影像之间的像素差值；根据所述像素差值分别计算水平方向累加的均值和垂直方向累加的均值；根据所述水平方向累加的均值判断水平方向是否有固定噪声，根据所述垂直方向累加的均值判断垂直方向是否有固定噪声。在此，固定噪声测试包括水平方向的固定噪声测试和垂直方向的固定噪声测试，水平方向的固定噪声如图6所示，对RAW图做一个中值滤波，比如在图像中按照像素选择列数为3到10且行数为1的区域进行中值滤波，得到的图与输入的RAW图根据每个像素点相减得到一幅图像大小的差值，将所有的差值进行累加，判断累加后的值是否超过用户设定的限制值，如果超过，则说明存在水平方向上的固定噪声，否则不存在。垂直方向的测试如图7所示，对RAW图做一个中值滤波，比如选择为行数3到10且列数为1的中值滤波，将中值滤波得到的图与输入的RAW图根据每个像素点相减得到一幅图像大小的差值，将所有的差值进行累加。判断累加后的值是否超过用户设定的限制值，如果超过了，则说明存在垂直方向上的固定噪声，反之，则正常。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括行缺陷测试时，在步骤S13中，计算所述影像图像的RGB三个分量的水平和垂直的均值，得到RGB三个分量的图像；对所述RGB三个分量的图像进行均值滤波处理，计算出行列的固定噪声位置；从所述行列的固定噪声位置中搜索出行列的固定噪声个数最多的位置，记录最多个数的数量；根据所述最多个数的数量以及用户的设定值判断行缺陷测试是否通过。在此，如图8所示，输入的RAW图为控制光源分别在光源充足和无光源两种场景下的RAW图，随后计算RGB三个分量在水平方向和垂直方向的均值，使用均值滤波算法分别对三个分量进行处理，计算出水平方向和垂直方向的固定噪声，并记录下行列固定噪声行列数最多的数值，将行列数与用户设定的限值进行比较，如果个数大于限定值，则测试失败，否则测试通过。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括随机噪声测试时，在步骤S13中，将所述影像图像分离出不同的颜色通道，计算设定帧数的图像均值、单帧图像均值、行均值以及列均值；计算总的行噪声和总的列噪声，计算一帧图像随机噪声、行随机噪声的比例以及列随机噪声的比例；根据行噪声比例或列噪声比例以及设定的噪声限值判断随机噪声测试是否通过。在此，如图9所示，随机噪声测试是在测试用的光源(可以是D50，或者其他的标准光源)下，连续采集多张RAW图，分别将RAW图的RGB三个通道的数据进行分离后，计算出采集到的多张图像的像素点的均值、单张图像的像素点的均值、行均值、列均值，计算出总的行噪声和列噪声，判断行列噪声是否大于用户设定的限值，如果大于限值，则测试失败，否则测试通过，其中，用户设定的限值一般为60％-95％。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括读噪声测试时，在步骤S13中，对获得的第一影像图像和第二影像图像进行差值计算，其中，所述第一影像图像和第二影像图像为在指定环境下进行曝光得到的相邻的图像；根据得到的差值计算差值的均值，根据得到的差值以及差值的均值计算标准偏差；根据所述标准偏差以及用户设定的门限判断读噪声测试是否通过。在此，如图10所示，读噪声测试过程是在黑暗(0Lut-5Lut)的环境下短时间曝光获取RAW图，获取相邻的两张RAW图，对相邻两张图进行差值运算，再对相邻两张图的差值进行样本标准偏差的计算，如果差值大于限值(限值一般为1-5之间)，则测试失败，否则测试通过。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括相对照度测试时，在步骤S13中，根据图像像素计算所述影像图像中的指定个数的矩形坐标以及尺寸；根据所述指定个数的矩形坐标以及尺寸选择出目标个数的矩形以及所在位置，计算所述目标个数的矩形在所在位置的像素均值，得到第一均值；计算指定个数的矩形对应的区域的像素均值，得到第二均值；根据所述第一均值和第二均值计算对比度，基于所述对比度判断相对照度测试是否通过。在此，如图11所示，相对照度测试过程是从RAW图等间距的位置获取n*n个矩形区域，其中，n可以取值为3～9，对4个角所在矩形区域的角落位置取得10％的小矩形，对小矩形内的像素求取均值，命名为MinMean；对n*n个矩形区域所在的像素值求取平均值，命名为MaxMean；相对照度的计算公式为
当相对照度值大于用户设定的限值(一般为1％-10％)，则测试失败，否则，测试通过。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括相对一致性测试时，在步骤S13中，对所述影像图像进行RGB分离，对分离后得到的RGB图像根据分辨率计算划分的区域块；分别计算RGB图像的划分的区域块的像素均值，根据所述均值计算出相对一致性系数；根据所述相对一致性系数判断相对一致性测试是否通过。在此，如图12所示，相对一致性测试过程是对输入的RAW图进行RGB分离，对分离的RGB图像根据分辨率计算合适的矩形区域的坐标位置，并计算其均值，根据均值计算出相对一致性系数，如果系数大于限值(一般为2％-15％)，则测试失败，否则，测试通过。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括光学中心测试时，在步骤S13中，根据影像图像的分辨率确定多个指定位置的矩形框；计算所述多个指定位置的矩形框的像素平均值。将所述像素平均值作为阈值；根据所述阈值对所述影像图像进行二值化，计算二值化后的图像中心与所述影像图像的分辨率中心之间的距离；根据所述距离判断光学中心测试是否通过。在此，如图13所示，光学中心测试过程是将输入的RAW图根据分辨率选择多个矩阵区域，比如5个，分别位于上下左右和中间的位置，矩阵大小为100*100分辨率，分别计算5个矩阵区域内像素的均值。通过5个均值做求取平均值作为中心点，与像素的中心点作差计算偏移的像素个数。如果像素个数小于限值(一般为5％-30％)，则测试通过，否则测试失败。
在本申请一些实施例，当所述测试项目包括颜色均匀测试时，在步骤S13中，对所述影像图像进行多通道分离，得到多个单通道图像；对每一个单通道图像按照实际像素划分成预设区域；计算每个区域的均值以及RG值、BG值和CG值，根据计算得到的均值以及RG值、BG值和CG值计算偏差值；根据所述偏差值判断颜色均匀测试是否通过。在此，如图14所示，颜色均匀性测试过程是对输入的RAW图进行阴影矫正算法，白平衡算法，再将图像根据贝尔模式进行RGB通道的分离成Gr，R，Gb，B四个通道的图像，将四张图像进行根据像素值等分成个多个区域，比如每一区域为17*13的像素，计算每个区域的均值，再计算RG值、BG值、CG值。计算偏差值，与限值进行比较，如果大于限值，则测试失败，否则测试通过。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括颜色准确度测试时，在步骤S13中，对所述影像图像计算白平衡通道的增益，根据所述白平衡通道的增益对色块进行提取；计算提取到的各个色块的LAB色彩空间域的参数和LCH色彩空间域的参数；根据所述LAB色彩空间域的参数计算对应的均值和最大值，并根据LCH色彩空间域的参数计算对应的均值和最大值；根据计算得到的所有的均值和最大值判断颜色准确度测试是否通过。在此，如图15所示，颜色准确度测试是对输入的RGB数据计算出白平衡通道的增益，根据计算的增益对图像中的色块进行提取，分别计算各个色块的ΔE和ΔH，其中，ΔE计算方法是将图像转换到LAB色彩空间域，图像的像素点被分为三个参数(L1，A1，B1)，设定的输入的标准参数分别为L0、A0、B0，则
ΔH计算方法是将图像转换到LCH色彩空间域，图像的像素点被分为三个参数(L1，C1，H1)，设定的输入的标准参数分别为L0、C0、H0，则ΔH＝H1-H0。随后，根据各个色块的ΔE、ΔH求均值ΔE、ΔH和最大值ΔE、ΔH。均值ΔE的限值一般为2～8，最大值ΔE一般为5～15，均值ΔH的限值一般为1～5，最大值ΔH一般为2～12，对这几个值与对应的限值最比较，当这些值都在限值之内的时候，测试通过，否则测试失败。
在本申请一些实施例中，当所述测试项目包括图像解析力测试时，在步骤S13中，搜索所述影像图像的斜边，确定带有斜边的矩形区域；使用采样方式对所述矩形区域进行离散傅里叶变换；对离散傅里叶变换后的矩形区域进行归一化处理，得到归一化矩形区域；根据指定的奈奎斯特频率寻找所述归一化矩形区域的MTF值，根据寻找到的MTF值判断图像解析力测试是否通过。如图16所示，图像解析力测试过程是对输入图像搜索斜边，并锁定住带有斜边的矩形区域，将矩形区域进行相位移动生成一个多倍过采样数据，比如3～8倍的过采样，通过汉明窗口对生成的采样数据进行离散傅里叶变换，随后进行归一化后在设置的频率下计算MTF值，其中，设置的频率可以为0.1～0.5倍奈奎斯特频率，当MTF值大于限值时测试通过，否则测试失败。
此外，本申请实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现前述一种影像采集测试的方法。
在本申请一个典型的配置中，计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(Phase-Change RAM，PRAM)、静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory，EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、数字多功能光盘(Digital VersatileDisk，DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。而调用本申请的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
Claims (20)
1.一种影像采集测试的系统，其特征在于，所述系统包括：
摄像头模组、测试盒以及上位机，其中，所述测试盒内设置包括FPGA和处理器的片上系统，所述测试盒与所述摄像头模组连接，所述片上系统对所述摄像头模组进行配置，所述配置包括寄存器配置；
所述摄像头模组用于根据配置的寄存器对摄像头模组进行调整，并将影像图像按照指定的传输方式传输至所述测试盒内；
所述测试盒用于使用所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，将所述测试结果传输至所述上位机；
所述上位机用于展示所述测试结果。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述片上系统包括影像数据接收模块、影像测试模块、测试结果输出模块、寄存器配置模块、内存控制模块以及指令解析模块。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述影像数据接收模块与所述影像测试模块连接，所述影像数据接收模块用于按照指定的传输方式接收影像图像，所述影像测试模块用于接收所述影像数据接收模块传输的影像图像并对所述影像图像按照测试项目进行测试，将测试结果传输至所述测试结果输出模块，所述测试结果输出模块包括外设接口，通过所述外设接口将测试结果传输至所述上位机。
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述寄存器配置模块用于根据接收到的上位机发送的参数对FPGA内部寄存器数据进行配置，并将寄存器的配置信息的内容用于内存控制模块的控制管理；所述内存控制模块用于控制DDR缓存影像图像；所述指令解析模块与所述内存控制模块连接，用于接收来自上位机的指令协议，并根据指令协议的内容对接收到的指令进行分类和转发，并将寄存器的配置信息发送至摄像头模组。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述摄像头模组包括图像传感器、马达以及连接器，所述连接器上的接口上配置所述图像传感器和马达，所述FPGA或所述处理器根据指令解析模块发送的寄存器的配置信息对所述图像传感器的寄存器进行配置，并调整所述图像传感器的曝光参数和所述马达的位置。
6.一种影像采集测试的方法，其特征在于，所述方法包括：
通过测试盒对摄像头模组进行设置，其中，所述测试盒内设置包括FPGA和处理器的片上系统；
将设置后的摄像头模组输出的影像图像，通过指定传输方式传输至所述测试盒内；
通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，得到测试结果；
将所述测试结果在用户界面上进行展示。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过测试盒对摄像头模组进行设置，包括：
在FPGA上设置关于摄像头模组的寄存器的地址信息；
在所述处理器上配置用于存储使用摄像头模组得到的影像数据的内存以及用于处理所述影像数据的指令解析模块；
根据所述寄存器的地址信息设置所述摄像头模组的相关参数，以及设置所述摄像头模组将影像数据传输至所述指令解析模块时的传输方式。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述测试项目包括：脏污测试、固定噪声测试、行缺陷测试、随机噪声测试、读噪声测试、相对照度测试、相对一致性测试、光学中心测试、颜色均匀性测试、颜色准确度测试中的一种或任几种组合。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括脏污测试时，所述脏污测试包括低对比度瑕疵测试和缺陷像素补偿测试，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
通过掩膜滤波算法遍历所述影像图像的每个像素的差值，计算差值大于第一阈值的像素点个数占整个影像图像像素的比值，根据所述比值以及设定的对应的门限值判断缺陷像素补偿测试是否通过；
对所述影像图像进行均值滤波处理得到第一图像，对所述影像图像进行自适应滤波处理得到第二图像，计算所述第一图像与所述第二图像的像素差值，对得到的像素差值进行处理后，计算处理后的像素差值大于第二阈值的像素点个数占整个影像图像像素的比值，根据所述比值以及设定的对应的门限值判断低对比度瑕疵测试是否通过。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括固定噪声测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
对所述影像图像进行中值滤波处理，得到中值滤波影像；
计算所述影像图像与所述中值滤波影像之间的像素差值；
根据所述像素差值分别计算水平方向累加的均值和垂直方向累加的均值；
根据所述水平方向累加的均值判断水平方向是否有固定噪声，根据所述垂直方向累加的均值判断垂直方向是否有固定噪声。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括行缺陷测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
计算所述影像图像的RGB三个分量的水平和垂直的均值，得到RGB三个分量的图像；
对所述RGB三个分量的图像进行均值滤波处理，计算出行列的固定噪声位置；
从所述行列的固定噪声位置中搜索出行列的固定噪声个数最多的位置，记录最多个数的数量；
根据所述最多个数的数量以及用户的设定值判断行缺陷测试是否通过。
12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括随机噪声测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
将所述影像图像分离出不同的颜色通道，计算设定帧数的图像均值、单帧图像均值、行均值以及列均值；
计算总的行噪声和总的列噪声，计算一帧图像随机噪声、行随机噪声的比例以及列随机噪声的比例；
根据行噪声比例或列噪声比例以及设定的噪声限值判断随机噪声测试是否通过。
13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括读噪声测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
对获得的第一影像图像和第二影像图像进行差值计算，其中，所述第一影像图像和第二影像图像为在指定环境下进行曝光得到的相邻的图像；
根据得到的差值计算差值的均值，根据得到的差值以及差值的均值计算标准偏差；
根据所述标准偏差以及用户设定的门限判断读噪声测试是否通过。
14.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括相对照度测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
根据图像像素计算所述影像图像中的指定个数的矩形坐标以及尺寸；
根据所述指定个数的矩形坐标以及尺寸选择出目标个数的矩形以及所在位置，计算所述目标个数的矩形在所在位置的像素均值，得到第一均值；
计算指定个数的矩形对应的区域的像素均值，得到第二均值；
根据所述第一均值和第二均值计算对比度，基于所述对比度判断相对照度测试是否通过。
15.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括相对一致性测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
对所述影像图像进行RGB分离，对分离后得到的RGB图像根据分辨率计算划分的区域块；
分别计算RGB图像的划分的区域块的像素均值，根据所述均值计算出相对一致性系数；
根据所述相对一致性系数判断相对一致性测试是否通过。
16.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括光学中心测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
根据影像图像的分辨率确定多个指定位置的矩形框；
计算所述多个指定位置的矩形框的像素平均值。将所述像素平均值作为阈值；
根据所述阈值对所述影像图像进行二值化，计算二值化后的图像中心与所述影像图像的分辨率中心之间的距离；
根据所述距离判断光学中心测试是否通过。
17.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括颜色均匀测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
对所述影像图像进行多通道分离，得到多个单通道图像；
对每一个单通道图像按照实际像素划分成预设区域；
计算每个区域的均值以及RG值、BG值和CG值，根据计算得到的均值以及RG值、BG值和CG值计算偏差值；
根据所述偏差值判断颜色均匀测试是否通过。
18.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括颜色准确度测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
对所述影像图像计算白平衡通道的增益，根据所述白平衡通道的增益对色块进行提取；
计算提取到的各个色块的LAB色彩空间域的参数和LCH色彩空间域的参数；
根据所述LAB色彩空间域的参数计算对应的均值和最大值，并根据LCH色彩空间域的参数计算对应的均值和最大值；
根据计算得到的所有的均值和最大值判断颜色准确度测试是否通过。
19.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述测试项目包括图像解析力测试时，通过所述片上系统对所述影像图像按照测试项目分别进行测试，包括：
搜索所述影像图像的斜边，确定带有斜边的矩形区域；
使用采样方式对所述矩形区域进行离散傅里叶变换；
对离散傅里叶变换后的矩形区域进行归一化处理，得到归一化矩形区域；
根据指定的奈奎斯特频率寻找所述归一化矩形区域的MTF值，根据寻找到的MTF值判断图像解析力测试是否通过。
20.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求6至19中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111538382.XA CN114257805A (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 一种影像采集测试的方法、系统及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111538382.XA CN114257805A (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 一种影像采集测试的方法、系统及介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114257805A true CN114257805A (zh) | 2022-03-29 |
Family
ID=80792438
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111538382.XA Pending CN114257805A (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 一种影像采集测试的方法、系统及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114257805A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114727100A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-07-08 | 景网技术有限公司 | 一种监控设备的联合调试方法及装置 |
| CN115243017A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-10-25 | 上海研鼎信息技术有限公司 | 一种改善图像质量的方法及设备 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101308324A (zh) * | 2007-05-15 | 2008-11-19 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 相机模组的影像测试系统及方法 |
| CN107194886A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-09-22 | 深圳大学 | 一种用于相机传感器的灰尘检测方法及装置 |
| CN109163888A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-08 | 歌尔股份有限公司 | 光学中心测试方法、装置和设备 |
| CN109361854A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-02-19 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种基于mtf的摄像机调焦方法、装置及系统 |
| CN111161172A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-15 | 北京波谱华光科技有限公司 | 一种红外图像列向条纹消除方法、系统及计算机存储介质 |
| CN113035118A (zh) * | 2021-03-17 | 2021-06-25 | 福建捷联电子有限公司 | 多块显示屏色温亮度一致性校正方法 |
| CN113438474A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-24 | 杭州加速科技有限公司 | 一种摄像头模组测试装置及其控制方法 |
| CN113516636A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-10-19 | 展讯半导体(南京)有限公司 | 镜头阴影的评价方法、装置、设备和介质、镜头模组 |
-
2021
- 2021-12-15 CN CN202111538382.XA patent/CN114257805A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101308324A (zh) * | 2007-05-15 | 2008-11-19 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 相机模组的影像测试系统及方法 |
| CN107194886A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-09-22 | 深圳大学 | 一种用于相机传感器的灰尘检测方法及装置 |
| CN109163888A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-08 | 歌尔股份有限公司 | 光学中心测试方法、装置和设备 |
| CN109361854A (zh) * | 2018-10-24 | 2019-02-19 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种基于mtf的摄像机调焦方法、装置及系统 |
| CN111161172A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-15 | 北京波谱华光科技有限公司 | 一种红外图像列向条纹消除方法、系统及计算机存储介质 |
| CN113035118A (zh) * | 2021-03-17 | 2021-06-25 | 福建捷联电子有限公司 | 多块显示屏色温亮度一致性校正方法 |
| CN113516636A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-10-19 | 展讯半导体(南京)有限公司 | 镜头阴影的评价方法、装置、设备和介质、镜头模组 |
| CN113438474A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-24 | 杭州加速科技有限公司 | 一种摄像头模组测试装置及其控制方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114727100A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-07-08 | 景网技术有限公司 | 一种监控设备的联合调试方法及装置 |
| CN114727100B (zh) * | 2022-04-28 | 2022-08-23 | 景网技术有限公司 | 一种监控设备的联合调试方法及装置 |
| CN115243017A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-10-25 | 上海研鼎信息技术有限公司 | 一种改善图像质量的方法及设备 |
| CN115243017B (zh) * | 2022-08-03 | 2024-06-07 | 上海研鼎信息技术有限公司 | 一种改善图像质量的方法及设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109076139B (zh) | 用于捕获彩色图像数据的方法和装置 | |
| US8391585B2 (en) | Defect detecting device, defect detecting method, image sensor device, image sensor module, defect detecting program, and computer-readable recording medium | |
| US11282186B2 (en) | Anomaly detection using image-based physical characterization | |
| CN114257805A (zh) | 一种影像采集测试的方法、系统及介质 | |
| CN112669344B (zh) | 一种运动物体的定位方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US20030179418A1 (en) | Producing a defective pixel map from defective cluster pixels in an area array image sensor | |
| CN111340752A (zh) | 屏幕的检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| US9778206B2 (en) | Defect inspection device and defect inspection method | |
| US8849062B2 (en) | Eye defect detection in international standards organization images | |
| US8199246B2 (en) | Image capturing apparatus, image capturing method, and computer readable media | |
| US8488004B2 (en) | System and method for identifying discrepancy of image of object | |
| US20060067569A1 (en) | Image inspection device, image inspection method, and image inspection program | |
| CN111127358B (zh) | 图像处理方法、装置及存储介质 | |
| CN113905183B (zh) | 宽动态范围图像的色差校正方法及装置 | |
| CN113834816A (zh) | 基于机器视觉的光伏电池缺陷在线检测方法及系统 | |
| JP2006303491A (ja) | ウェハの検査方法 | |
| CN113785181A (zh) | Oled屏幕点缺陷判定方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| WO2024044947A1 (zh) | 缺陷检测的方法、装置和计算机可读存储介质 | |
| WO2020135097A1 (zh) | 显示终端通道切换检测方法和装置 | |
| CN110310341B (zh) | 颜色算法中默认参数的生成方法、装置、设备和存储介质 | |
| US8547430B2 (en) | System and method for marking discrepancies in image of object | |
| US6987577B2 (en) | Providing a partial column defect map for a full frame image sensor | |
| CN117456371A (zh) | 一种组串热斑检测方法、装置、设备及介质 | |
| US20060126136A1 (en) | Image inspecting apparatus, image inspecting method, control program and computer-readable storage medium | |
| TWM458747U (zh) | 影像處理模組 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |