CN115307882A - 一种车灯检测装置及检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明及车辆检测技术领域，尤其是一种车灯检测装置及其检测方法。漫反射白屏正对工作支架设置，工作支架上安装有样品固定平台和亮度计测试平台，样品固定平台上放置待检测的投影成像车灯，样品固定平台与亮度计测试平台之间为相对设置，亮度计测试平台上安装有亮度计。通过车灯检测装置中的高精度成像亮度测试系统获取目标检测图像的数据；将获取的目标检测图像的数据划分为多个矩形块；使用相机捕获各个矩形块测试点，计算得到各个矩形块的目标检测图像的数据；将得到的目标检测图像的数据与标准值进行对比，得到对比结果，从而判断投影成像车灯是否合格。能够对投影成像车灯进行准确地检测，保证产品的质量，提高用户的满意度。
Description
技术领域
本发明涉及车辆检测技术领域，尤其是一种车灯检测装置及检测方法。
背景技术
随着人们对汽车安全需求的提升，汽车前照灯由最初只能实现基本的远近光照明向智能灯转变逐渐成为一个趋势。智能化、高像素化是前大灯的一个发展趋势，它给汽车照明系统带来颠覆性的改变，越来越多的投影成像技术被应用在车灯领域，使得车灯照明更加精细、可控。现投影式自适应前照灯控制系统，控制精度高达百万像素，可以实现ADB、行人提示及斑马线投影、车辆前进提示投影、导航标志及限速超速提示投影、展示短片投影等功能，光学利用效率有了实质性的改善。
然而，相关技术中，无法对投影成像车灯指标进行缺陷评价检测，因此，产品一致性很难保证。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种能够对投影成像车灯进行准确地检测，保证产品的质量，提高人车交互和照明体验的车灯检测装置及检测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种车灯检测装置，包括漫反射白屏和轨道，所述轨道上安装有工作支架，漫反射白屏正对工作支架设置，所述工作支架上安装有样品固定平台和亮度计测试平台，样品固定平台上放置待检测的投影成像车灯，样品固定平台与亮度计测试平台之间为相对设置，亮度计测试平台上安装有亮度计。
进一步的，漫反射白屏为具有高亮度系数β的白玻纤银膜。
一种车灯的检测方法，该检测方法使用车灯检测装置，具体包括以下步骤：
步骤1：通过车灯检测装置中的高精度成像亮度测试系统获取目标检测图像的数据；
步骤2：将步骤1获取的目标检测图像的数据划分为多个矩形块；
步骤3：使用相机捕获各个矩形块测试点，计算得到各个矩形块的目标检测图像的数据；
步骤4：将步骤3得到的目标检测图像的数据与标准值进行对比，得到对比结果，从而判断投影成像车灯是否合格。
进一步的，目标检测图像的数据包括目标检测图像的亮度均匀性，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的亮度均匀性与标准亮度均匀性进行比较，并判断目标检测图像的亮度均匀性是否大于标准亮度均匀性的值；若目标检测图像的亮度均匀性小于标准亮度均匀性的值，则判断投影成像车灯不合格。
进一步的，目标检测图像的特征数据包括目标检测图像的颜色均匀性，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测包括：将目标检测图像的颜色均匀性与标准颜色均匀性进行比较，并判断目标检测图像的颜色均匀性是否大于标准颜色均匀性的值；若目标检测图像的颜色均匀性大于标准颜色均匀性的值，则判断投影成像车灯不合格。
进一步的，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的黑白对比度，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的黑白对比度与标准黑白对比度进行比较，并判断目标检测图像的黑白对比度是否大于标准黑白对比度的值；若目标检测图像的黑白对比度小于标准黑白对比度的值，则判断投影成像车灯不合格。
进一步的，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的视场角FOV，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的视场角FOV与标准视场角FOV进行比较，并判断目标检测图像的视场角FOV是否在标准视场角FOV值的公差范围内；若目标检测图像的视场角FOV不在标准视场角FOV值范围内，则判断投影成像车灯不合格。
进一步的，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的投影畸变，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的投影畸变与标准投影畸变值进行比较，并判断目标检测图像的投影畸变是否大于标准投影畸变；若目标检测图像的投影畸变大于预设投影畸变，则判断投影成像车灯不合格。
进一步的，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的MTF值，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的MTF值与标准MTF值进行比较，并判断目标检测图像的MTF值是否大于标准MTF值；若目标检测图像的MTF值小于预设MTF值，则判断投影成像车灯不合格。
进一步的，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的坏点，通过对图像的特征数据提取出暗点的数量和位置，若输出坏点，则判断投影成像车灯不合格。
本发明的有益效果是，解决了背景技术中存在的缺陷，能够对投影成像车灯进行准确地检测，保证产品的质量，提高用户的满意度和人车交互和照明体验。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的优选实施例的结构示意图；
图中：1.漫反射白屏，2.工作支架，3.样品固定平台，4.亮度计测试平台，5.亮度计，6.轨道。
具体实施方式
现在结合附图和优选实施例对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
如图1所示的一种车灯检测装置，包括漫反射白屏1和轨道6，所述轨道6上安装有工作支架2，漫反射白屏1正对工作支架2设置，所述工作支架2上安装有样品固定平台3和亮度计测试平台4，样品固定平台3上放置待检测的投影成像车灯，样品固定平台3与亮度计测试平台4之间为相对设置，亮度计测试平台4上安装有亮度计5，亮度计5采用高精度成像亮度测试系统采集投影成像车灯所呈现的目标检测图像，漫反射白屏1为具有高亮度系数β的白玻纤银膜，轨道6可以调整样品固定平台3和亮度计测试平台4与漫反射白屏1的相对位置。
一种车灯的检测方法，该检测方法使用车灯检测装置，具体包括以下步骤：
步骤1：通过车灯检测装置中的高精度成像亮度测试系统获取目标检测图像的数据；
步骤2：将步骤1获取的目标检测图像的数据划分为多个矩形块；
步骤3：使用相机捕获各个矩形块测试点，计算得到各个矩形块的目标检测图像的数据；
步骤4：将步骤3得到的目标检测图像的数据与标准值进行对比，得到对比结果，从而判断投影成像车灯是否合格。
另外，目标检测图像的数据包括目标检测图像的亮度均匀性，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的亮度均匀性与标准亮度均匀性进行比较，并判断目标检测图像的亮度均匀性是否大于标准亮度均匀性的值；
具体的在通过高精度成像亮度测试系统获取到目标检测图像的数据后，H和V分别为图片的宽和高。将图片划分为5x5个矩形块，每个矩形块的宽高分别为H/5和V/5，1～25点分别位于矩形块的中心，使用相机捕获测试点1～25的亮度，计算得到25个点的亮度均值Lavg，其中图片的中心亮度为L13；使用亮度计捕获4个角点的亮度，比较Lavg与4个角点的亮度的差，若差值不在规定公差范围内，则判断所述投影成像车灯不合格。若角点测试结果合格，计算亮度均匀性：
LNU＝(Lavg/L13)×100％；
若目标检测图像的亮度均匀性小于标准亮度均匀性的值，则判断投影成像车灯不合格。
另外，目标检测图像的特征数据包括目标检测图像的颜色均匀性，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测包括：将目标检测图像的颜色均匀性与标准颜色均匀性进行比较，并判断目标检测图像的颜色均匀性是否大于标准颜色均匀性的值；
具体而言，在通过高精度成像亮度测试系统获取到目标检测图像的数据后，H和V分别为图片的宽和高，H和V分别为图片的宽和高。将图片划分为5x5个矩形块，每个矩形块的宽高分别为H/5和V/5，1～25点分别位于矩形块的中心，使用亮度计测试点1～点25的色坐标，计算得到25个点的色坐标均值Cxavg与Cyavg；使用相机捕获4个角点的色坐标Cxm与Cym，比较Cxavg与Cyavg与4个角点的色坐标的差，若差值不在标准公差范围内，认为该所述投影成像车灯不合格。若角点测试结果合格，计算x/y色坐标均匀性：
Δx＝max|Cxm-Cxavg|；
Δy＝max|Cym-Cyavg|；
若目标检测图像的颜色均匀性大于标准颜色均匀性的值，则判断投影成像车灯不合格。
另外，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的黑白对比度，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的黑白对比度与标准黑白对比度进行比较，并判断目标检测图像的黑白对比度是否大于标准黑白对比度的值；
具体而言，使用高精度成像亮度测试系统分别投影白图和黑图，获取到目标检测图像的数据后，H和V分别为图片的宽和高，H和V分别为图片的宽和高。将图片划分为5x5个矩形块，每个矩形块的宽高分别为H/5和V/5，1～25点分别位于矩形块的中心，分别使用亮度计捕获点1～点25在黑图和白图下的亮度，计算25个点的亮度平均值Lwhite和Ldark；计算黑白对比度值：
Con＝(Lwhite/Ldark)：1；
若目标检测图像的黑白对比度小于标准黑白对比度的值，则判断投影成像车灯不合格。
另外，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的视场角FOV，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的视场角FOV与标准视场角FOV进行比较，并判断目标检测图像的视场角FOV是否在标准视场角FOV值的公差范围内；
具体而言，使用高精度成像亮度测试系统获取到目标检测图像的数据后，基于图像比例标定，可以获取到每个像素点的物理尺寸坐标信息，结合图像顶点识别算法可以读出发光画面4个顶角的像素物理坐标，通过四个物理坐标带入以下公式计算HV角度：
FOV(H)＝2×arctan((H1+H2)/2D；
FOV(V)＝2×arctan((V1+V2)/2D；
若目标检测图像的视场角FOV不在标准视场角FOV值范围内，则判断投影成像车灯不合格。
此外，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的投影畸变，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的投影畸变与标准投影畸变值进行比较，并判断目标检测图像的投影畸变是否大于标准投影畸变；
具体而言，使用高精度成像亮度测试系统获取到目标检测图像的数据后，基于图像比例标定，可以获取到每个像素点的物理尺寸坐标信息，结合图像顶点识别算法可以读出发光画面4个顶角的像素物理坐标可以得到H1、H2、V1、V2，结合图像边界识别算法可以读出发光画面4条边的像素物理坐标可以得到H3、V3，带入以下公式计算畸变量，
若目标检测图像的投影畸变大于预设投影畸变，则判断投影成像车灯不合格。
此外，目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的MTF值，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：将目标检测图像的MTF值与标准MTF值进行比较，并判断目标检测图像的MTF值是否大于标准MTF值；
具体而言，使用高精度成像亮度测试系统分别投影水平方向和垂直方向的MTF图，获取到目标检测图像的数据后，框选整个投影画幅区域，定义中心点至四角距离为100％视场，相机拍摄幕布上的线对图，分别取中心视场、0.4视场、0.8视场，得出明暗条纹之间亮度变化。所取框范围为图片宽度的10％，并取黑线上MTF最大值。分别计算水平方向和垂直方向的MTF值：
MTF＝(Imax－Imin)/(Imax+Imin)；
测量出的9个位置MTF值，并与标准比较，若目标检测图像的MTF值小于预设MTF值，则判断投影成像车灯不合格。
目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的坏点，通过对图像的特征数据提取出暗点的数量和位置，若输出坏点，则判断投影成像车灯不合格。
以上说明书中描述的只是本发明的具体实施方式，各种举例说明不对本发明的实质内容构成限制，所属技术领域的普通技术人员在阅读了说明书后可以对以前所述的具体实施方式做修改或变形，而不背离发明的实质和范围。
Claims (10)
1.一种车灯检测装置，其特征在于：包括漫反射白屏(1)和轨道(6)，所述轨道(6)上安装有工作支架(2)，漫反射白屏(1)正对工作支架(2)设置，所述工作支架(2)上安装有样品固定平台(3)和亮度计测试平台(4)，样品固定平台(3)上放置待检测的投影成像车灯，样品固定平台(3)与亮度计测试平台(4)之间为相对设置，亮度计测试平台(4)上安装有亮度计(5)。
2.如权利要求1所述的一种车灯检测装置，其特征在于：所述的漫反射白屏(1)为具有高亮度系数β的白玻纤银膜。
3.一种车灯的检测方法，其特征在于：该检测方法使用如权利要求1～2任一项所述的车灯检测装置，具体包括以下步骤：
步骤1：通过车灯检测装置中的高精度成像亮度测试系统获取目标检测图像的数据；
步骤2：将步骤1获取的目标检测图像的数据划分为多个矩形块；
步骤3：使用相机捕获各个矩形块测试点，计算得到各个矩形块的目标检测图像的数据；
步骤4：将步骤3得到的目标检测图像的数据与标准值进行对比，得到对比结果，从而判断投影成像车灯是否合格。
4.如权利要求3所述的一种车灯检测方法，其特征在于：所述的目标检测图像的数据包括目标检测图像的亮度均匀性，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：
将目标检测图像的亮度均匀性与标准亮度均匀性进行比较，并判断目标检测图像的亮度均匀性是否大于标准亮度均匀性的值；
若目标检测图像的亮度均匀性小于标准亮度均匀性的值，则判断投影成像车灯不合格。
5.如权利要求3所述的一种车灯检测方法，其特征在于：所述的目标检测图像的特征数据包括目标检测图像的颜色均匀性，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测包括：
将目标检测图像的颜色均匀性与标准颜色均匀性进行比较，并判断目标检测图像的颜色均匀性是否大于标准颜色均匀性的值；
若目标检测图像的颜色均匀性大于标准颜色均匀性的值，则判断投影成像车灯不合格。
6.如权利要求3所述的一种车灯检测方法，其特征在于：所述的目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的黑白对比度，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：
将目标检测图像的黑白对比度与标准黑白对比度进行比较，并判断目标检测图像的黑白对比度是否大于标准黑白对比度的值；
若目标检测图像的黑白对比度小于标准黑白对比度的值，则判断投影成像车灯不合格。
7.如权利要求3所述的一种车灯检测方法，其特征在于：所述的目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的视场角FOV，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：
将目标检测图像的视场角FOV与标准视场角FOV进行比较，并判断目标检测图像的视场角FOV是否在标准视场角FOV值的公差范围内；
若目标检测图像的视场角FOV不在标准视场角FOV值范围内，则判断投影成像车灯不合格。
8.如权利要求3所述的一种车灯检测方法，其特征在于：所述的目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的投影畸变，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：
将目标检测图像的投影畸变与标准投影畸变值进行比较，并判断目标检测图像的投影畸变是否大于标准投影畸变；
若目标检测图像的投影畸变大于预设投影畸变，则判断投影成像车灯不合格。
9.如权利要求3所述的一种车灯检测方法，其特征在于：所述的目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的MTF值，其中，根据目标检测图像的特征数据对投影成像车灯进行合格检测还包括：
将目标检测图像的MTF值与标准MTF值进行比较，并判断目标检测图像的MTF值是否大于标准MTF值；
若目标检测图像的MTF值小于预设MTF值，则判断投影成像车灯不合格。
10.如权利要求3所述的一种车灯检测方法，其特征在于：所述的目标检测图像的特征数据还包括目标检测图像的坏点，通过对图像的特征数据提取出暗点的数量和位置，若输出坏点，则判断投影成像车灯不合格。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN116228756A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-06-06 | 常州星宇车灯股份有限公司 | 一种自动驾驶中相机坏点的检测方法及检测系统 |
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- 2022-08-05 CN CN202210936204.0A patent/CN115307882A/zh not_active Withdrawn
Cited By (1)
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| CN116228756A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-06-06 | 常州星宇车灯股份有限公司 | 一种自动驾驶中相机坏点的检测方法及检测系统 |
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