CN114915778A - 一种用于阅卷的摄像头测试方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及摄像头检测技术领域，具体公开了一种用于阅卷的摄像头测试方法及系统，其中方法包括如下步骤：S1、设置光照环境参数；S2、将图像采集设备的自动对焦设置为固定对焦；S3、按照慢速、中速或快速模拟阅卷速度；S4、设置图像采集设备的增益和曝光值；S5、设置图像存储数目和图像保存格式，并设置图像处理流程；S6、按照S3步骤中设定的阅卷速度进行阅卷，按照S5步骤的设置存储图像；S7、重复步骤S1‑S6，在不同光照环境参数、增益、曝光值和阅卷速度下，实时抓拍不同场景下的图像并分组存储；S8、对存储的每组图像，进行清晰度水平分析测试，统计出每个场景下每张图像的整体清晰度水平。采用本发明的技术方案能够有效对试卷的模糊情况进行检测。

Description

一种用于阅卷的摄像头测试方法及系统

技术领域

本发明涉及摄像头检测技术领域，特别涉及一种用于阅卷的摄像头测试方法及系统。

背景技术

当前考试阅卷模式主要有以下两种：一种是适用于大型考试或月考等场景，操作人员统一将学生考试答题卡在一台扫描设备或多台设备上进行扫描，将答题卡上传到云端或电脑端存储下来，各科老师分工在应用程序上完成阅卷；另一种是适用于小型考试或班级小考场景，老师通过手写改好试卷或答题卡，将每题分数按要求以某种特定方式在合适位置打分，然后统一放在试卷扫描仪上扫描，根据每题批改分数自动统计总分。这两种方式都有其应用场景需求，不过也有其局限性。

而现在市场上多了另外一种阅卷模式，老师在批改试卷的同时扫描仪也实时保存批改图进行分析并统计分数，即改完即统计完成绩，这种模式可以一方面继承传统阅卷模式的不变下又完美结合时代科技创新，可谓两全其美。

针对最后这种阅卷模式，需要做到每张保存下来的图像都是清晰的，因此，涉及到很多因素，例如光照、人眼舒服度、阅卷者阅卷速度等，所以可能会存在试卷保存模糊继而导致分数统计失误的问题，为此需要一种能够有效对试卷的模糊情况进行检测的测试方法及系统。

发明内容

本发明提供了一种用于阅卷的摄像头测试方法，能够有效对试卷的模糊情况进行检测。

为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

一种用于阅卷的摄像头测试方法，包括如下步骤：

S1、设置光照环境参数；

S2、将图像采集设备的自动对焦设置为固定对焦，并确定对焦位置；

S3、按照慢速、中速或快速模拟阅卷速度；

S4、设置图像采集设备的增益和曝光值；

S5、设置图像存储数目和图像保存格式，并设置图像处理流程；

S6、按照S3步骤中设定的阅卷速度进行阅卷，按照S5步骤的设置存储图像；

S7、重复步骤S1-S6，在不同光照环境参数、增益、曝光值和阅卷速度下，实时抓拍不同场景下的图像并分组存储；

S8、对存储的每组图像，进行清晰度水平分析测试，统计出每个场景下每张图像的整体清晰度水平。

基础方案原理及有益效果如下：

本方案适用于摄像头模组厂评估阅卷模式下图像的清晰度水平。本方案通过自动控制不同光照环境参数、不同增益、不同曝光值以及不同阅卷速度来模拟影响阅卷清晰度的各项参数，进而对试卷的模糊情况进行检测，便于找到最佳清晰度下的各项参数，解决阅卷清晰度问题。这种测试方法能够很好对接客户端，方便客户端做进一步调试使用，从而提高其开发效率并自适应于不同光照场景。

进一步，所述步骤S8具体包括：

S810、检测每张图像的边缘区域；

S820、将边缘区域进行补偿得到检测区域；

S830、计算检测区域内整体的清晰度水平。

进一步，所述步骤S830具体包括：

S831、计算整幅图像检测区域的平均像素值；

S832、统计每个像素是否大于平均像素值，若大于划分为I类，否则划分为II类，并统计I、II类各自每个像素之和，分别为sum1和sum2；

S833、将两类像素和之差比上两类像素和之和的绝对值作为每幅图像的清晰度水平。

进一步，还包括S9、记录每个场景每帧图像的参数，包括光照环境参数、阅卷速度、增益、曝光时间以及清晰度水平。

进一步，还包括S10、判断每个场景图像清晰度水平最小值是否低于设定的清晰度最低门限，若低于清晰度最低门限，则判定该图像对应的参数该无法满足阅卷要求。

通过设置清晰度最低门限，可以将不符合要求的图像筛除掉。

进一步，还包括S11、根据每个场景图像清晰度水平最大值、清晰度水平最小值和平均清晰度水平值，计算清晰度水平度；

具体计算公式为：

D＝(D_MAX-D_MIN)÷D_a

其中，D为清晰度水平度，D_MAX为清晰度水平最大值，D_MIN清晰度水平最小值，D_a为平均清晰度水平值；

若清晰度水平度超出设定的清晰度水平度门限，则该图像对应的参数无法满足阅卷要求；若未超出设定清晰度水平度门限，则依次记录该图像对应的参数。

进一步，还包括S12、根据步骤S11中未超出清晰度水平度门限的场景图像进行纵向比较，依次计算每个场景图像清晰度水平最小值和平均清晰度水平值，并得到两者的算数平方和，将所有场景图像中算数平方和最小值对应图像的场景确定为清晰度临界水平场景，记录该图像对应的参数。

该参数下图像的清晰度可以达到最佳视觉效果。

一种用于阅卷的摄像头测试系统，包括光源设备、阅卷速度调节器、图像采集设备和上位机；

光源设备、图像采集设备与上位机连接；

图像采集设备用于拍摄试卷的图像；

上位机用于设置光源设备的光照环境参数，光照环境参数包括色温和照度；还用于设定图像采集设备的增益和曝光值，从图像采集设备获取抓拍的图像并保存，还用于分析图像的清晰度水平；

阅卷速度调节器用于调节试卷切换速度。

本方案适用于摄像头模组厂评估阅卷模式下图像的清晰度水平。本方案通过上位机自动控制不同光照环境参数、不同增益、不同曝光值以及不同阅卷速度来模拟影响阅卷清晰度的各项参数，进而对试卷的模糊情况进行检测，便于找到最佳清晰度下的各项参数，解决阅卷清晰度问题。这种测试方法能够很好对接客户端，方便客户端做进一步调试使用，从而提高其开发效率并自适应于不同光照场景。

附图说明

图1为实施例一一种用于阅卷的摄像头测试系统的示意图；

图2为实施例一一种用于阅卷的摄像头测试系统的逻辑框图；

图3为实施例一一种用于阅卷的摄像头测试方法的流程图；

图4为实施例一中测试试卷的示意图；

图5为实施例一中测试试卷的示意图；

图6为实施例一中测试试卷的示意图；

图7为实施例一中测试试卷移动的示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一

如图2所示，本实施例的一种用于阅卷的摄像头测试系统，包括光源设备、阅卷速度调节器、图像采集设备和上位机；图像采集设备包括支架、摄像头和摄像头测试盒。

光源设备通过串口通信连接线连接上位机，摄像头连接到摄像头测试盒，摄像头测试盒再通过数据传输控制线连接到上位机。

上位机用于设置光源设备的光照环境参数，光照环境参数包括色温和照度，具体为根据上位机发送的串口命令设置不同色温和光照，例如设置色温为4000K，照度从100lux～1500lux以步进100lux递增；本实施例中，光源设备采用标准光源箱。

阅卷速度调节器用于调节测试试卷切换速度。阅卷速度调节器用于模拟阅卷的速度，本实施例中主要是根据阅卷者时常阅卷手速进行数据统计分析来选择速度，其中有慢速、中速、快速三种模式。阅卷速度调节器用于切换试卷，切换的方式可以采用吸盘吸取的方式进行。

如图1所示，支架放于光源设备正下方，摄像头朝下方并距离待采集测试试卷一定距离，本实施例中，设置约40cm的距离。

上位机用于设定摄像头的曝光值和增益，通过摄像头连续抓拍多帧图像并保存进行分析。

使用上述用于阅卷的摄像头测试系统，本实施例还提供一种用于阅卷的摄像头测试方法，包括如下步骤：

S1、上位机设置光照环境参数，设置色温，例如2850K、3000K、4000K、5000K、6500K等，然后以固定步进递增进行设置不同照度，例如照度为100lux、200lux......1500lux。

S2、摄像头连接到上位机，打开上位机点亮摄像头。将摄像头的自动对焦设置为固定对焦，并确定对焦位置；对于实际阅卷摄像头一般是带AF自动对焦马达，也就是说在实时拍摄时会先完成对焦工作，在这里为了保证测试的严谨性和忽略马达自动对焦因素，所以将摄像头的自动对焦设置为固定对焦，即在连续抓拍图像之前先保证图像是清晰的，这里直接通过下发马达DAC值(即马达设置有一个行程，例如精度10位的马达行程范围为0～1023)给一个固定值，让马达设置在一个固定位置，抓拍一张图观察图像清晰度，如果刚好设置某一个DAC值抓拍到的图像是最清晰的，则当前设置即为最佳马达位置。

S3、将测试试卷放于摄像头正下方，保证测试试卷内容都能被抓拍到，通过阅卷速度调节器按照慢速、中速或快速分别模拟其阅卷速度。例如先设置为慢速，注意测试试卷是统一由摄像头拍摄区域挪出，如图7所示测试试卷都是水平由左往右挪动，确保上下两张测试试卷由重合到分离。

S4、通过上位机设置摄像头增益和曝光值。增益包括模拟增益和数字增益，例如某摄像头模拟增益可以在1～64倍进行选择，数字增益可以在1～16倍选择，依次设定模拟增益从1到64依次变化，数字增益从1到16依次变化，然后自动曝光到合适曝光值，且满足不会出现弱爆或过曝，然后根据相关参数计算出当前曝光时间并记录下来。

S5、通过上位机设置图像存储数目和图像保存格式，并设置图像处理流程；例如本实施例中选择图像存储数目为30张，图像保存格式为jpg格式，图像处理流程包括图像降噪处理、AWB自动白平衡、LSC镜头阴影矫正应用等，按照实际需求设置图像处理流程即可，例如本实施例中进行AWB自动白平衡处理后再存储图像。

S6、按照步骤S3中的模拟阅卷速度进行阅卷，按照步骤S5所设定好的图像存储数目和图像保存格式实时进行抓拍图像并存储下来。

S7、继续重复步骤S1-S6，在不同光照环境参数、增益、曝光值和阅卷速度下，实时抓拍不同场景下的图像并分组存储，记录其相关参数，本实施例中，记录的相关参数包括色温和照度、模拟增益和数字增益、曝光时间，以及阅卷速度。

S8、根据上述步骤保存下来的每组图像，进行清晰度水平分析测试，统计出每个场景下每张图像的整体清晰度水平。

具体步骤为：

S810、检测每张测试试卷图像的边缘区域；本实施例中，如图4-图6所示，测试试卷采用线条分明、黑白相间的图，以模拟细节化的真实试卷，便于测试拍摄的试卷各区域细节是否被捕获到。

S820、将边缘区域进行补偿得到检测区域；本实施中，边缘区域指图7中外框线与内框线之间的区域，检测区域指内框线以内的区域。换句话说，从外框线的实际边缘位置，补偿到内框线的位置。本实施例中，内框线是根据次边缘色块的位置确定的，在其他实施例中，也可以根据实际情况进行设定。具体的，先确定外框线，根据背景整体是白色，而拍摄区域是黑白相间的，就能确定每行黑色边缘的坐标，白色边缘靠上下的黑色进行补偿计算，确认好再做一下上下左右的偏移。例如右侧边缘两个相邻黑色块的右边缘是确认的，两个相邻黑色块之间的白色块根据所述两个黑色块进行补偿，算出白色块右边缘的位置，补偿采用最邻近插值的方式进行。

S830、计算检测区域内整体的清晰度水平，具体为：

S831、计算整幅图像检测区域的平均像素值；

S832、统计每个像素是否大于平均像素值，若大于划分为I类，否则划分为II类，并统计I、II类各自每个像素之和，分别为sum1和sum2；

S833、将两类像素和之差比上两类像素和之和的绝对值(|(sum1-sum2)/(sum1+sum2)|)作为每幅图像的清晰度水平(清晰度水平值越大代表越清晰)。

S9、记录每个场景每帧图像的参数，包括光照环境参数、阅卷速度、增益、曝光时间以及清晰度水平。

S10、判断每个场景图像清晰度水平最小值是否低于所设定的清晰度最低门限，若低于清晰度最低门限，则判定该光照环境参数、阅卷速度、增益、曝光时间条件无法满足阅卷要求；

S11、根据每个场景图像清晰度水平最大值、最小值和平均清晰度水平值，计算清晰度水平度。具体计算公式为：

D＝(D_MAX-D_MIN)÷D_a

其中，D为清晰度水平度，D_MAX为清晰度水平最大值，D_MIN清晰度水平最小值，D_a为平均清晰度水平值。

如果清晰度水平度超出上位机所设定的清晰度水平度门限，则该光照环境参数、阅卷速度、增益、曝光时间条件无法满足阅卷要求；如果未超出上位机所设定清晰度水平度门限，则依次记录该图像对应的参数；

S12、根据步骤S11中未超出上位机所设定清晰度水平度门限的场景图像进行纵向比较，依次计算每个场景图像清晰度水平最小值和平均清晰度水平值，并得到两者的算数平方和，从而得出每个场景图像的清晰度水平的高低，将所有场景图像中算数平方和最小值对应图像的场景确定为清晰度临界水平场景，记录该图像对应的参数。

实施例二

本实施例以一具体项目为例进行说明，分辨率为4080*3072，pixel size为2.8um,采集帧率为16fps。

通过阅卷速度调节器设置慢速阅卷模式，上位机光源色温设置为2850K、3000K、4000K、5000K、6500K五个挡位；照度范围为100lux～1500lux，步进为100lux；摄像头模拟增益为1～64，数字增益为1～16，步进为2；曝光亮度值为130，范围为±10；图像存储数目为30张，图像保存格式为jpg格式，这里组合数量为5*15*32*2＝4800组，所抓取的图像数量为4800*30＝14400张，并分别保存在各自目录，同时根据上述条件计算出各自组的曝光时间。

上位机按照上述参数依次保存各自图像，并进行清晰度水平分析测试，统计出每张图像的清晰度水平，并得出每组(4800组)清晰度水平最大值与最小值，每组清晰度水平最小值低于上位机所设定的清晰度最低门限则直接判定该组清晰度水平不够，不满足阅卷要求。(描述清晰度水平范围是0～1，例如发现第1组清晰度水平最大值是0.865，最小值是0.214，上位机所设定的清晰度最低门限是0.516，则直接判定第1组清晰度水平不够，不满足阅卷要求。)。

接着上位机继续计算出各组的清晰度水平度与上位机所设定清晰度水平度门限进行比较，如果超出则判定该组清晰度水平度不够，不满足阅卷要求。(例如上位机所设定的清晰度水平度门限是0.45，第100组清晰度水平最大值是0.865，最小值是0.524，平均清晰度水平值为0.61，算出其清晰度水平度为0.559超出清晰度水平度门限，不满足阅卷要求。)。

接着纵向计算每个组清晰度水平最小值和平均清晰度水平值，并得到两者的算数平方和，将所有场景图像中算数平方和最小值对应图像的场景确定为慢速阅卷模式清晰度临界水平场景，并记录好各自曝光时间、光照等信息。重复设置中速阅卷模式、快速阅卷模式得出清晰度临界水平场景，并记录好各自曝光时间、光照等信息，供实际阅卷时使用。

以上的仅是本发明的实施例，该发明不限于此实施案例涉及的领域，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (8)

1.一种用于阅卷的摄像头测试方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、设置光照环境参数；

S2、将图像采集设备的自动对焦设置为固定对焦，并确定对焦位置；

S3、按照慢速、中速或快速模拟阅卷速度；

S4、设置图像采集设备的增益和曝光值；

S5、设置图像存储数目和图像保存格式，并设置图像处理流程；

S6、按照S3步骤中设定的阅卷速度进行阅卷，按照S5步骤的设置存储图像；

S7、重复步骤S1-S6，在不同光照环境参数、增益、曝光值和阅卷速度下，实时抓拍不同场景下的图像并分组存储；

S8、对存储的每组图像，进行清晰度水平分析测试，统计出每个场景下每张图像的整体清晰度水平。

2.根据权利要求1所述的用于阅卷的摄像头测试方法，其特征在于：所述步骤S8具体包括：

S810、检测每张图像的边缘区域；

S820、将边缘区域进行补偿得到检测区域；

S830、计算检测区域内整体的清晰度水平。

3.根据权利要求2所述的用于阅卷的摄像头测试方法，其特征在于：所述步骤S830具体包括：

S831、计算整幅图像检测区域的平均像素值；

S832、统计每个像素是否大于平均像素值，若大于划分为I类，否则划分为II类，并统计I、II类各自每个像素之和，分别为sum1和sum2；

S833、将两类像素和之差比上两类像素和之和的绝对值作为每幅图像的清晰度水平。

4.根据权利要求3所述的用于阅卷的摄像头测试方法，其特征在于：还包括S9、记录每个场景每帧图像的参数，包括光照环境参数、阅卷速度、增益、曝光时间以及清晰度水平。

5.根据权利要求4所述的用于阅卷的摄像头测试方法，其特征在于：还包括S10、判断每个场景图像清晰度水平最小值是否低于设定的清晰度最低门限，若低于清晰度最低门限，则判定该图像对应的参数该无法满足阅卷要求。

6.根据权利要求5所述的用于阅卷的摄像头测试方法，其特征在于：还包括S11、根据每个场景图像清晰度水平最大值、清晰度水平最小值和平均清晰度水平值，计算清晰度水平度；

具体计算公式为：

D＝(D_MAX-D_MIN)÷D_a

其中，D为清晰度水平度，D_MAX为清晰度水平最大值，D_MIN清晰度水平最小值，D_a为平均清晰度水平值；

若清晰度水平度超出设定的清晰度水平度门限，则该图像对应的参数无法满足阅卷要求；若未超出设定清晰度水平度门限，则依次记录该图像对应的参数。

7.根据权利要求6所述的用于阅卷的摄像头测试方法，其特征在于：还包括S12、根据步骤S11中未超出清晰度水平度门限的场景图像进行纵向比较，依次计算每个场景图像清晰度水平最小值和平均清晰度水平值，并得到两者的算数平方和，将所有场景图像中算数平方和最小值对应图像的场景确定为清晰度临界水平场景，记录该图像对应的参数。

8.一种用于阅卷的摄像头测试系统，其特征在于，包括光源设备、阅卷速度调节器、图像采集设备和上位机；

光源设备、图像采集设备与上位机连接；

图像采集设备用于拍摄试卷的图像；

上位机用于设置光源设备的光照环境参数，光照环境参数包括色温和照度；还用于设定图像采集设备的增益和曝光值，从图像采集设备获取抓拍的图像并保存，还用于分析图像的清晰度水平；

阅卷速度调节器用于调节试卷切换速度。

Images