KR101467909B1 - System for testing camera module lens uniformity and method for testing camera module lens uniformity using the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 취득된 이미지로부터 카메라 모듈에 구비되는 렌즈의 균일도를 평가할 수 있는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템 및 이를 사용한 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a lens uniformity evaluation system for a camera module, and more particularly, to a lens uniformity evaluation system for a camera module capable of evaluating the uniformity of a lens provided in the camera module from an acquired image, ≪ / RTI >
일반적으로 셀룰러 폰, 타블렛, 및 랩탑 컴퓨터와 같은 모바일 디바이스에서 사용하기 위한 카메라 모듈들의 운영 요소들은 보다 선명한 이미지 해상도 및 보다 세련된 자동 촛점맞춤 능력들에 대하여 급격히 발전하고 있다.The operating elements of camera modules for use in mobile devices, typically cellular phones, tablets, and laptop computers, are rapidly evolving with clearer image resolution and more sophisticated auto-focus capabilities.
동시에, 카메라 모듈들의 치수들은 또한 소비자 요구에 부합하도록 더욱 작아지고 있다. 결과적으로, 이러한 카메라 모듈의 작동 성능은 렌즈 모듈과 이미지 센서의 상대적 배열에 대해 극히 민감해지고 있으며, 즉, 이미지 센서에 대한 렌즈 모듈의 약간의 오정렬은 카메라 모듈들의 작동 성능에서 상당한 저하를 초래할 수 있다.At the same time, the dimensions of the camera modules are also becoming smaller to meet consumer needs. As a result, the operating performance of such a camera module is extremely sensitive to the relative arrangement of the lens module and the image sensor, i.e., slight misalignment of the lens module to the image sensor may result in a significant degradation in the operating performance of the camera modules .
특히, 돔 구조로 형성되는 렌즈의 경우, 본 렌즈로부터 취득된 이미지에서의 일부가 왜곡이 발생될 가능성이 있기 때문에, 렌즈 자체의 색상 균일도를 평가함이 중요하다.Particularly, in the case of a lens formed with a dome structure, it is important to evaluate the color uniformity of the lens itself, because there is a possibility that distortion occurs in a part of the image acquired from the lens.
본 발명과 관련된 선행문헌으로는 대한민국 등록특허 제10-0769724호(등록일: 2007년 10월 17일)호가 있으며, 상기 선행문헌에는 카메라 모듈을 검출하는 기술에 대해 개시된다.
A prior art related to the present invention is Korean Registered Patent No. 10-0769724 (filed on October 17, 2007), which discloses a technique for detecting a camera module.
본 발명의 목적은, 돔구조로 형성되는 렌즈로부터 취득된 이미지를 사용하여 렌즈의 균일도를 평가할 수 있는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템 및 이를 사용한 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법을 제공함에 있다.
An object of the present invention is to provide a lens uniformity evaluation system for a camera module that can evaluate the uniformity of a lens using an image acquired from a lens formed by a dome structure, and a method of evaluating a lens uniformity for a camera module using the same.
일 양태에 있어서, 본 발명은 돔 구조의 렌즈들부터 촬상된 이미지들이 저장되는 이미지 저장부와; 상기 이미지 저장부로부터 상기 이미지들 중 어느 하나를 선택하는 선택부; 및 선택된 상기 이미지의 중심에서 동심원을 형성하는 다수의 필드에서의 밝기값 비율의 편차값을 사용하여 상기 각 필드에서의 균일도 정상 여부를 판단하는 균일도 평가부를 포함하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템을 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus comprising: an image storage unit in which images taken from lenses having a dome structure are stored; A selection unit for selecting any one of the images from the image storage unit; And a uniformity evaluation unit for determining whether the uniformity of each field is normal by using a deviation value of a ratio of brightness values in a plurality of fields forming a concentric circle at the center of the selected image do.
상기 균일도 평가부는, 선택한 상기 이미지의 중심에서 동심원을 이루는 상기 다수의 필드를 지정하는 필드 지정부와, 상기 다수의 필드 각각에 관심 영역들을 설정하는 관심 영역 설정부와, 상기 각 필드 별 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하고, 상기 각 필드 별로 산출된 밝기값 비율의 최대값과 최소값간의 최종 편차를 산출하고, 상기 최종 편차가 설정된 기준 수준을 기준으로 상기 균일도의 정상 또는 비정상을 판단하는 편차 판단부를 구비하는 것이 바람직하다.Wherein the uniformity evaluation unit comprises: a field designation unit for designating the plurality of concentric circles at the center of the selected image; a region of interest setting unit for setting regions of interest in each of the plurality of fields; And calculating a final deviation between a maximum value and a minimum value of the brightness value ratio calculated for each of the fields, and judging whether the final deviation is normal or abnormal of the uniformity on the basis of the set reference level And a deviation judging section.
상기 이미지에는 평가 대상 이미지가 형성된다.The image to be evaluated is formed in the image.
상기 관심 영역 설정부는, 상기 각 필드에 위치되는 관심 영역들 중, 상기 평가 대상 이미지에 포함되는 관심 영역들을 선출한다.The ROI setting unit selects ROIs included in the ROI of the ROIs.
상기 편차 판단부는, 선출한 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하는 것이 바람직하다.Preferably, the deviation judging unit calculates a brightness value ratio in each of the selected ROIs.
상기 편차 판단부는, 상기 각 필드들에서 평가가 진행되는 순서를 설정하고, 상기 순서에 따라 상기 필드들의 관심 영역들 각각에서의 상기 밝기값 비율을 상기 순서에 따라 산출하고, 상기 밝기값 비율이 산출되는 필드에서의 밝기값 평균 비율을 산출하고, 상기 밝기값 평균 비율을 기초로 상기 순서에 따라 진행되는 필드들에 대한 밝기값 평균 비율 추정치를 산출하고, 상기 밝기값 평균 비율 추정치를 산출된 필드들에 대한 실제 밝기값 평균 비율 산출하고, 상기 밝기값 평균 비율 추정치와 상기 실제 밝기값 평균 비율 간의 추정치 편차를 산출하고, 산출한 추정치 편차 중 최대의 추정치 편차를 선정하는 것이 바람직하다.Wherein the deviation determining unit sets an order in which evaluation is performed in each of the fields and calculates the ratio of brightness values in each of the ROIs of the fields according to the order, Calculating a brightness average ratio estimate for the fields progressing in the above order based on the brightness average ratio, calculating the brightness average ratio estimate from the calculated fields, It is preferable to calculate the actual value of the brightness value average for the brightness value average ratio estimate and the actual brightness value average ratio and to calculate the maximum value deviation among the calculated value deviation.
상기 편차 판단부는, 상기 각 필드들에서의 관심 영역들 내의 서로 다른 색상의 밝기값 비율을 산출하고, 산출된 상기 밝기값 비율 중, 상기 각 필드 내에서, 상기 색상에 따른 최대 및 최소를 이루는 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율을 산출하고, 상기 각 필드 마다 상기 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율과의 최대 최소 편차를 산출하고, 산출된 상기 최대 최소 편차 중, 가장 큰 최대 최소 편차를 선정하는 것이 바람직하다.Wherein the deviation determining unit calculates a ratio of brightness values of different colors within the ROIs in the respective fields, and calculates a maximum value and a minimum value of the maximum and minimum values in the respective fields, Calculating a ratio of the brightness value to the minimum brightness value, calculating a maximum minimum deviation between the ratio of the maximum brightness value and the minimum brightness value for each of the fields, and selecting the largest and smallest minimum deviation among the calculated maximum minimum deviation .
상기 편차 판단부는, 선정된 상기 최대의 추정치 편차를 갖는 필드 및, 선정된 상기 가장 큰 최대 최소 편차를 갖는 필드를 비정상으로 판단하는 것이 바람직하다.
It is preferable that the deviation judging unit judges that the field having the maximum estimated value deviation and the field having the largest maximum minimum deviation selected are abnormal.
다른 양태에 있어서, 본 발명은 이미지 저장부를 사용하여 돔 구조의 렌즈들부터 촬상된 이미지들이 저장하는 이미지 저장 단계와; 선택부를 사용하여 상기 이미지 저장부로부터 상기 이미지들 중 어느 하나를 선택하는 이미지 선택 단계; 및 균일도 평가부를 사용하여 선택된 상기 이미지의 중심에서 동심원을 형성하는 다수의 필드에서의 밝기값 비율의 편차값을 사용하여 상기 각 필드에서의 균일도 정상 여부를 판단하는 균일도 평가 단계를 포함하는 것이 바람직하다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing method comprising the steps of: storing images taken from lenses of a dome structure using an image storage unit; An image selection step of selecting any one of the images from the image storage unit using a selection unit; And a uniformity evaluation step of determining whether the uniformity in each of the fields is normal by using a deviation value of the brightness value ratio in a plurality of fields forming a concentric circle at the center of the image selected using the uniformity evaluation unit .
상기 균일도 평가 단계는, 필드 저장부를 사용하여 선택한 상기 이미지의 중심에서 동심원을 이루는 상기 다수의 필드를 지정하고, 관심 영역 설정부를 사용하여 상기 다수의 필드 각각에 관심 영역들을 설정하고, 편차 판단부를 사용하여 상기 각 필드 별 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하고, 상기 각 필드 별로 산출된 밝기값 비율의 최대값과 최소값간의 최종 편차를 산출하고, 상기 최종 편차가 설정된 기준 수준을 기준으로 상기 균일도의 정상 또는 비정상을 판단하는 것이 바람직하다.The uniformity evaluation step may include designating the plurality of concentric circles at the center of the image selected using the field storage unit, setting the regions of interest in each of the plurality of fields using the region of interest setting unit, Calculating a ratio of brightness values in each of the ROIs for each field, calculating a final deviation between a maximum value and a minimum value of the ratio of brightness values calculated for each of the fields, It is preferable to determine whether the uniformity is normal or abnormal.
상기 이미지에는 평가 대상 이미지가 형성된다.The image to be evaluated is formed in the image.
상기 관심 영역 설정부는, 상기 각 필드에 위치되는 관심 영역들 중, 상기 평가 대상 이미지에 포함되는 관심 영역들을 선출한다.The ROI setting unit selects ROIs included in the ROI of the ROIs.
상기 편차 판단부는, 선출한 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하는 것이 바람직하다.Preferably, the deviation judging unit calculates a brightness value ratio in each of the selected ROIs.
상기 편차 판단부는, 상기 각 필드들에서 평가가 진행되는 순서를 설정하고, 상기 순서에 따라 상기 필드들의 관심 영역들 각각에서의 상기 밝기값 비율을 상기 순서에 따라 산출하고, 상기 밝기값 비율이 산출되는 필드에서의 밝기값 평균 비율을 산출하고, 상기 밝기값 평균 비율을 기초로 상기 순서에 따라 진행되는 필드들에 대한 밝기값 평균 비율 추정치를 산출하고, 상기 밝기값 평균 비율 추정치를 산출된 필드들에 대한 실제 밝기값 평균 비율 산출하고, 상기 밝기값 평균 비율 추정치와 상기 실제 밝기값 평균 비율 간의 추정치 편차를 산출하고, 산출한 추정치 편차 중 최대의 추정치 편차를 선정하는 것이 바람직하다.Wherein the deviation determining unit sets an order in which evaluation is performed in each of the fields and calculates the ratio of brightness values in each of the ROIs of the fields according to the order, Calculating a brightness average ratio estimate for the fields progressing in the above order based on the brightness average ratio, calculating the brightness average ratio estimate from the calculated fields, It is preferable to calculate the actual value of the brightness value average for the brightness value average ratio estimate and the actual brightness value average ratio and to calculate the maximum value deviation among the calculated value deviation.
상기 편차 판단부는, 상기 각 필드들에서의 관심 영역들 내의 서로 다른 색상의 밝기값 비율을 산출하고, 산출된 상기 밝기값 비율 중, 상기 각 필드 내에서, 상기 색상에 따른 최대 및 최소를 이루는 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율을 산출하고, 상기 각 필드 마다 상기 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율과의 최대 최소 편차를 산출하고, 산출된 상기 최대 최소 편차 중, 가장 큰 최대 최소 편차를 선정하는 것이 바람직하다.Wherein the deviation determining unit calculates a ratio of brightness values of different colors within the ROIs in the respective fields, and calculates a maximum value and a minimum value of the maximum and minimum values in the respective fields, Calculating a ratio of the brightness value to the minimum brightness value, calculating a maximum minimum deviation between the ratio of the maximum brightness value and the minimum brightness value for each of the fields, and selecting the largest and smallest minimum deviation among the calculated maximum minimum deviation .
상기 편차 판단부는, 선정된 상기 최대의 추정치 편차를 갖는 필드 및, 선정된 상기 가장 큰 최대 최소 편차를 갖는 필드를 비정상으로 판단하는 것이 바람직하다.
It is preferable that the deviation judging unit judges that the field having the maximum estimated value deviation and the field having the largest maximum minimum deviation selected are abnormal.
본 발명은, 돔구조로 형성되는 렌즈로부터 취득된 이미지를 사용하여 렌즈의 균일도를 평가할 수 있는 효과를 갖는다.
The present invention has the effect of evaluating the uniformity of a lens using an image acquired from a lens formed by a dome structure.
도 1은 본 발명의 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 3은 이미지 상에서 각 필드 별로 관심 영역이 설정되는 예를 보여주는 도면이다.
도 4는 관심 영역에서의 관심영역의 크기비율을 지정하는 것을 보여주는 도면이다.
도 5는 필드에서의 관심 영역의 위치 지정을 보여주는 도면이다.
도 6은 관심 영역의 관심영역의 크기비율의 예를 보여주는 도면이다.1 is a block diagram showing the configuration of a lens uniformity evaluation system for a camera module according to the present invention.
2 is a flow chart illustrating a method for evaluating lens uniformity for a camera module of the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example in which an ROI is set for each field on an image.
Fig. 4 is a diagram showing the designation of the size ratio of the region of interest in the region of interest.
5 is a view showing positioning of a region of interest in a field.
6 is a diagram showing an example of the size ratio of the region of interest of the ROI.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템 및 이를 사용한 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법을 설명한다.Hereinafter, a lens uniformity evaluation system for a camera module and a lens uniformity evaluation method for a camera module using the same will be described with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템의 구성을 보여주는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법을 보여주는 흐름도이다.FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a lens uniformity evaluation system for a camera module according to the present invention, and FIG. 2 is a flowchart showing a method for evaluating a lens uniformity for a camera module according to the present invention.
도 1 및 도 2를 참조 하면, 본 발명의 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템은 이미지 저장부(100)와, 선택부(200)와, 균일도 평가부(300)로 구성된다.1 and 2, a lens uniformity evaluation system for a camera module according to the present invention includes an
상기 균일도 평가부(300)는 필드 저장부(310)와, 관심 영역 설정부(320)와, 편차 판단부(330)로 구성된다.The
이하, 상기의 구성을 통해, 본 발명의 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법을 설명한다.Hereinafter, a method for evaluating the uniformity of a lens for a camera module of the present invention will be described with reference to the above configuration.
이미지 저장 단계Image storage phase
이미지 저장부(100)를 사용하여 다수의 렌즈로부터 촬상된 이미지들(10)을 저장한다.An image storage unit (100) is used to store images (10) taken from a plurality of lenses.
여기서, 상기 렌즈들은 돔 형상으로 형성되는 렌즈이다.
Here, the lenses are lenses formed in a dome shape.
이미지 선택 단계Image selection step
선택부(200)를 사용하여 상기와 같이 저장된 이미지들(10)로부터 평가하고자하는 이미지를 선택한다.The
상기 선택된 이미지(10)에는 평가 대상 이미지가 포함된다.The
상기 이미지의 경우 jpeg, bmp, png 등의 파일 포맷이 가능하다.
In the case of the image, file formats such as jpeg, bmp, and png are possible.
균일도 평가 단계Uniformity evaluation step
도 3은 이미지 상에서 각 필드 별로 관심 영역이 설정되는 예를 보여주는 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating an example in which an ROI is set for each field on an image.
본 발명에서의 균일도 평가부(300)는 이미지의 관심영역의 크기 비율(0,5,10,...,95)로, 각 필드를 지정하고, 각 필드 마다 관심 영역들을 지정한 이후에 균일도를 평가한다.The
도 3을 참조 하면, 필드 저장부(310)를 사용하여 선택한 상기 이미지의 중심에서 동심원을 이루는 상기 다수의 필드를 지정한다.Referring to FIG. 3, the field storage unit 310 is used to designate the plurality of concentric fields at the center of the selected image.
그리고, 관심 영역 설정부(320)를 사용하여 각 필드에 관심 영역을 배치한다.Then, the ROI setting unit 320 is used to locate ROIs in the respective fields.
먼저, 관심 영역의 관심영역의 크기비율을 규정한다. 상기 관심영역의 크기비율은 퍼센트(%)로 규정한다.First, we define the size ratio of the region of interest of the ROI. The size ratio of the region of interest is defined as a percentage (%).
이어, 도 4를 참조 하면, 관심 영역의 한 변의 길이를 계산한다.Next, referring to FIG. 4, the length of one side of the region of interest is calculated.
여기서, 관심 영역의 한 변의 길이는 (관심영역의 크기비율 ㅧ 이미지의 대각선길이)/
또한, 이미지의 대각선 길이는 
이어, R0 내지 R95까지의 필드 별 링(ring)을 이미지 상에서 구성한다.Then, a field-specific ring from R0 to R95 is constructed on the image.
여기서, i 번째 필드값은 이미지 대각선 ㅧ i%의 지름을 갖는 원이며, i = 0, 5,10….95이다.Here, the i-th field value is a circle having the diameter of the image diagonal line i%, i = 0, 5, 10 ... .95.
따라서, 이미지의 중심에서 코너까지 관심 영역들로 구성된 필드들이 위치된다.Thus, fields consisting of regions of interest from the center of the image to the corners are located.
동심원상에서의 관심 영역의 간격(Si)는 관심영역의 크기비율 ㅧ 이미지의 대각선 길이이다.The spacing (Si) of the region of interest on the concentric circle is the size ratio of the region of interest and the diagonal length of the image.
다음, 각 필드 별로 관심 영역들을 위치시킨다.Next, the regions of interest are positioned for each field.
도 5는 하나의 필드에서 관심 영역이 위치됨을 보여주고, 도 6은 관심 영역의 관심영역의 크기비율을 보여준다.FIG. 5 shows that a region of interest is located in one field, and FIG. 6 shows a size ratio of a region of interest of the region of interest.
도 5를 참조하면, 각 필드에서의 관심 영역의 개수를 산출한다.Referring to FIG. 5, the number of ROIs in each field is calculated.
상기 관심 영역의 개수는 
The number of regions of interest
또한, 각 필드의 반지름(R)은 이미지의 대각선 길이 ㅧ (필드값/100)으로 산출한다.The radius (R) of each field is calculated as the diagonal length of the image (field value / 100).
이에 더하여, 관심영역의 크기비율은 0.05 ㅧ (이미지 대각선 길이/2)이고, 0.025 ㅧ 이미지 대각선 길이이다.In addition, the size ratio of the region of interest is 0.05 ㅧ (image diagonal length / 2) and 0.025 ㅧ image diagonal length.
또한, 상기 관심 영역의 한 변의 길이(L)는 
상기와 같이 관심 영역을 각 필드에 위치한 이후, 편차 판단부를 사용하여 상기 각 필드 별 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하고, 상기 각 필드 별로 산출된 밝기값 비율의 최대값과 최소값간의 최종 편차를 산출하고, 상기 최종 편차가 설정된 기준 수준을 기준으로 상기 균일도의 정상 또는 비정상을 판단한다.After the region of interest is located in each field as described above, a brightness value ratio in each of the ROIs for each field is calculated using a deviation determination unit, and a ratio between the maximum value and the minimum value of the brightness value ratio calculated for each field Calculates a final deviation, and determines whether the uniformity is normal or abnormal based on the reference level for which the final deviation is set.
이를 좀 더 상세하게 설명하면, 본 발명에서는 밝기값 평균 비율 추정치 편차를 산출한다.More specifically, in the present invention, the brightness value average ratio estimation value deviation is calculated.
먼저, 각 필드들에서 평가가 진행되는 순서를 설정하고, 상기 순서에 따라 상기 필드들의 관심 영역들 각각에서의 상기 밝기값 비율을 상기 순서에 따라 산출하고, 상기 밝기값 비율이 산출되는 필드에서의 밝기값 평균 비율을 산출한다.First, an order in which evaluation is performed in each of the fields is set, and the ratio of the brightness values in each of the ROIs of the fields is calculated in the above order according to the above procedure. And calculates a brightness value average ratio.
즉, 각 필드에서의 각각의 관심 영역에 대한 밝기값 평균 비율을 산출한다. 여기서, R/B = AVG(R) / AVG(B)이고, AVG(R)는 Red의 평균 밝기값, AVG(B)는 Blue의 평균 밝기값이다.That is, the average value of brightness values for each ROI in each field is calculated. Here, AVG (R) is the average brightness value of Red, and AVG (B) is the average brightness value of Blue. R / B = AVG (R) / AVG
이어, 동일 필드에서의 밝기값 평균 비율을 계산한다.Next, the average brightness value ratio in the same field is calculated.
필드 I에서의 AVG(R/B)_ i는 AVG(R/B_0, ... , R/B_k , ... R/B_N)이다.AVG (R / B) _i in field I is AVG (R / B_0, ..., R / B_k, ... R / B_N).
그리고, 이전 2개 필드를 사용하여 다음 필드의 밝기값 평균 비율 추정치를 예측한다.The previous two fields are then used to predict the average value of the brightness value of the next field.
즉, 밝기값 평균 비율 추정치( Pi ) = AVG(R/B)_ i-1 + [ AVG(R/B)_ i-1 AVG(R/B)_i-2 ] in FIELD I이다.That is, the brightness value average ratio estimation value Pi = AVG (R / B) _i-1 + AVG (R / B) _i-1 AVG (R / B) _i-2 in FIELD I.
여기서, 상기 밝기값 평균 비율이 산출된 일정 개수의 필드들 간의 밝기값 평균 비율을 기초로 상기 순서에 따라 진행되는 필드들에 대한 밝기값 평균 비율 추정치를 산출한다.Here, the brightness average ratio estimation value for the fields progressing in the above order is calculated on the basis of the average brightness value ratio between the predetermined number of fields calculated as the brightness average ratio.
이어, 상기 밝기값 평균 비율 추정치를 산출된 필드들에 대한 실제 밝기값 평균 비율 산출한다.Then, the brightness value average ratio estimate is calculated as an average brightness value average ratio for the calculated fields.
상기 밝기값 평균 비율 추정치(Pi)와 상기 실제 밝기값 평균 비율 간의 추정치(Ri) 편차를 산출한다.And calculates an estimated value Ri deviation between the brightness value average ratio estimate Pi and the actual brightness value average ratio.
이어, 상기 편차(Dev)는 ABS[(AVG(R/B)_i - Pi)/Pi] ㅧ 100]으로 산출한다.Next, the deviation Dev is calculated as ABS [AVG (R / B) i - Pi) / Pi] 100.
그리고, 산출한 추정치 편차 중 최대의 추정치 편차를 선정한다.Then, the maximum estimated value deviation among the calculated estimated value deviations is selected.
즉, i = 10 , 20, ... , 90 필드 중, 추정치 편차가 가장 큰 값을 선정한다.That is, a value having the largest estimated value deviation among i = 10, 20, ..., 90 fields is selected.
상기 설명에서의 k는 관심 영역의 서수이고, i 는 필드의 서수이다.In the above description, k is the ordinal number of the region of interest and i is the ordinal number of the field.
이에 더하여, 본 발명에 따르는 편차 판단부는 상기 각 필드들에서의 관심 영역들 내의 서로 다른 색상의 밝기값 비율을 산출한다.In addition, the deviation determining unit according to the present invention calculates the ratio of brightness values of different colors within the ROIs in the fields.
여기서, 관심 영역 내, 평균 R,G,B,Y 비율을 각각 계산하는 것이 바람직하다.Here, it is preferable to calculate the average R, G, B, and Y ratios in the region of interest, respectively.
산출된 상기 밝기값 비율 중, 상기 각 필드 내에서, 상기 색상에 따른 최대 및 최소를 이루는 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율을 산출한다.In the calculated brightness value ratio, a maximum brightness value ratio and a minimum brightness value ratio that make the maximum and minimum according to the color are calculated in the respective fields.
예컨대, 하기와 같이 동일 필드 내 관심 영역들에서의 R,G,B,Y의 최대 및 최소값을 계산되어 질 수 있다.For example, the maximum and minimum values of R, G, B, and Y in regions of interest in the same field can be calculated as follows.
MAX(R)_ i = MAX(R_0, ... , R_k , ... R_N) in FIELD_i,MAX (R) _i = MAX (R_0, ..., R_k, ... R_N) in FIELD_i,
MIN(R) _ i = MIN (R_0, ..., R_k, ... R_N) in FIELD_i,MIN (R) _i = MIN (R_0, ..., R_k, ... R_N) FIELD_i,
MAX(G)_ i = MAX(G_0, ... , G_k , ... G_N) in FIELD_i,MAX (G) _i = MAX (G_0, ..., G_k, ... G_N) in FIELD_i,
MIN(G) _ i = MIN (G_0, ..., G_k, ... G_N) in FIELD_i,MIN (G) _i = MIN (G_0, ..., G_k, ... G_N) in FIELD_i,
MAX(B)_ i = MAX(B_0, ... , B_k , ... B_N) in FIELD_i,MAX (B) _i = MAX (B_0, ..., B_k, ... B_N) in FIELD_i,
MIN(B) _ i = MIN (B_0, ..., B_k, ... B_N) in FIELD_i,MIN (B) _i = MIN (B_0, ..., B_k, ... B_N) in FIELD_i,
MAX(Y)_ i = MAX(Y_0, ... , Y_k , ... Y_N) in FIELD_i,MAX (Y) _i = MAX (Y_0, ..., Y_k, ... Y_N) in FIELD_i,
MIN(Y) _ i = MIN (Y_0, ..., Y_k, ... Y_N) in FIELD_i.MIN (Y) _i = MIN (Y_0, ..., Y_k, ... Y_N) in FIELD_i.
그리고, 상기 각 필드 마다 상기 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율과의 최대 최소 편차를 산출한다.Then, a maximum minimum deviation of the maximum brightness value ratio and the minimum brightness value ratio is calculated for each of the fields.
이어, 산출된 상기 최대 최소 편차 중, 가장 큰 최대 최소 편차를 선정한다.Then, the largest maximum minimum deviation among the calculated minimum minimum deviation is selected.
i = 10 , 20, ... , 90 필드 중, 추정치 편차가 가장 큰 값을 선정한다.Among the i = 10, 20, ..., 90 fields, a value with the largest estimated value deviation is selected.
그리고, 상기 편차 판단부는 선정된 상기 최대의 추정치 편차를 갖는 필드 및, 선정된 상기 가장 큰 최대 최소 편차를 갖는 필드를 비정상으로 판단할 수 있다.The deviation judging unit may judge the field having the maximum estimated value deviation and the field having the largest maximum minimum deviation selected as abnormality.
상기와 같은 구성 및 작용을 통해, 본 발명에 따르는 실시예는 돔 구조의 렌즈의 특성을 분석하기 위해, 이로부터 얻어진 이차원 이미지 및 본 이미지에서의 동심원을 형성하는 각 필드별로 밝기의 편차를 산출하여 렌즈의 균일도 정도를 평가할 수 있는 잇점이 있다.In order to analyze the characteristics of the lens of the dome structure, the embodiment of the present invention has the above-described constitution and operation, and calculates the deviation of the brightness for each field forming the concentric circle in the two-dimensional image and the image obtained therefrom There is an advantage that the degree of uniformity of the lens can be evaluated.
이상, 본 발명의 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템 및 이를 사용한 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법에 관한 구체적인 실시예들에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 실시 변형이 가능함은 자명하다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. It is obvious.
그러므로 본 발명의 범위에는 설명된 실시예에 국한되어 전해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be determined by the scope of the appended claims and equivalents thereof.
즉, 전술된 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적인 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술될 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 그 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
It is to be understood that the foregoing embodiments are illustrative and not restrictive in all respects and that the scope of the present invention is indicated by the appended claims rather than the foregoing description, It is intended that all changes and modifications derived from the equivalent concept be included within the scope of the present invention.
100 : 이미지 저장부
200 : 선택부
300 : 균일도 평가부
310 : 필드 저장부
320 : 관심 영역 설정부
330 : 편차 판단부
ROI : 관심 영역100: Image storage unit
200:
300: uniformity evaluation unit
310: field storage unit
320: region of interest setting section
330:
ROI: Interest area
Claims (12)
상기 이미지 저장부로부터 상기 이미지들 중 어느 하나를 선택하는 선택부; 및
선택된 상기 이미지의 중심에서 동심원을 형성하는 다수의 필드에서의 밝기값 비율의 편차값을 사용하여 상기 각 필드에서의 균일도 정상 여부를 판단하는 균일도 평가부를 포함하되,
상기 균일도 평가부는,
선택한 상기 이미지의 중심에서 동심원을 이루는 상기 다수의 필드를 지정하는 필드 지정부와,
상기 다수의 필드 각각에 관심 영역들을 설정하는 관심 영역 설정부와,
상기 각 필드 별 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하고, 상기 각 필드 별로 산출된 밝기값 비율의 최대값과 최소값간의 최종 편차를 산출하고, 상기 최종 편차가 설정된 기준 수준을 기준으로 상기 균일도의 정상 또는 비정상을 판단하는 편차 판단부를 구비하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템.
An image storage unit for storing images photographed from lenses having a dome structure;
A selection unit for selecting any one of the images from the image storage unit; And
And a uniformity evaluation unit for determining whether the uniformity of each field is normal by using a deviation value of a ratio of brightness values in a plurality of fields forming a concentric circle at the center of the selected image,
The uniformity-
A field designator for designating the plurality of concentric circles at the center of the selected image,
A region of interest setting unit for setting regions of interest in each of the plurality of fields,
Calculating a brightness value ratio in each of the ROIs for each field, calculating a final deviation between a maximum value and a minimum value of the brightness value ratio calculated for each of the fields, And a deviation judging section for judging a normal or abnormal state of the uniformity.
상기 이미지에는 평가 대상 이미지가 형성되고,
상기 관심 영역 설정부는,
상기 각 필드에 위치되는 관심 영역들 중, 상기 평가 대상 이미지에 포함되는 관심 영역들을 선출하고,
상기 편차 판단부는,
선출한 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템.
The method according to claim 1,
The image to be evaluated is formed in the image,
Wherein the ROI setting unit comprises:
Selecting regions of interest included in the evaluation target image among regions of interest located in the respective fields,
The deviation judging section judges,
And calculating a brightness value ratio in each of the selected regions of interest.
상기 편차 판단부는,
상기 각 필드들에서 평가가 진행되는 순서를 설정하고,
상기 순서에 따라 상기 필드들의 관심 영역들 각각에서의 상기 밝기값 비율을 상기 순서에 따라 산출하고,
상기 밝기값 비율이 산출되는 필드에서의 밝기값 평균 비율을 산출하고,
상기 밝기값 평균 비율를 기초로 상기 순서에 따라 진행되는 필드들에 대한 밝기값 평균 비율 추정치를 산출하고,
상기 밝기값 평균 비율 추정치를 산출된 필드들에 대한 실제 밝기값 평균 비율 산출하고,
상기 밝기값 평균 비율 추정치와 상기 실제 밝기값 평균 비율 간의 추정치 편차를 산출하고,
산출한 추정치 편차 중 최대의 추정치 편차를 선정하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템.
3. The method of claim 2,
The deviation judging section judges,
Setting an order in which evaluation is performed in each of the fields,
Calculating the ratio of the brightness values in each of the ROIs of the fields according to the order,
Calculating an average brightness value ratio in a field where the brightness value ratio is calculated,
Calculating a brightness value average ratio estimate for the fields proceeding in the above order based on the brightness value average ratio,
Calculating an average brightness value average ratio of the calculated brightness value average ratio estimates to the calculated fields,
Calculating an estimated value deviation between the brightness value average ratio estimate and the actual brightness value average ratio,
And selects a maximum estimated value deviation among the calculated estimated value deviations.
상기 편차 판단부는,
상기 각 필드들에서의 관심 영역들 내의 서로 다른 색상의 밝기값 비율을 산출하고,
산출된 상기 밝기값 비율 중, 상기 각 필드 내에서, 상기 색상에 따른 최대 및 최소를 이루는 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율을 산출하고,
상기 각 필드 마다 상기 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율과의 최대 최소 편차를 산출하고,
산출된 상기 최대 최소 편차 중, 가장 큰 최대 최소 편차를 선정하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템.
The method of claim 3,
The deviation judging section judges,
Calculating a ratio of brightness values of different colors in the ROIs,
Calculating a maximum brightness value ratio and a minimum brightness value ratio that make the maximum and minimum according to the hue in each of the fields among the calculated brightness value ratios,
Calculating a maximum minimum deviation of the maximum brightness value ratio and the minimum brightness value ratio for each of the fields,
And selects the largest maximum minimum deviation among the calculated maximum minimum deviations.
상기 편차 판단부는,
선정된 상기 최대의 추정치 편차를 갖는 필드 및, 선정된 상기 가장 큰 최대 최소 편차를 갖는 필드를 비정상으로 판단하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 시스템.
5. The method of claim 4,
The deviation judging section judges,
A field having the largest estimated value deviation and a field having the largest maximum minimum deviation selected are determined to be abnormal.
선택부를 사용하여 상기 이미지 저장부로부터 상기 이미지들 중 어느 하나를 선택하는 이미지 선택 단계; 및
균일도 평가부를 사용하여 선택된 상기 이미지의 중심에서 동심원을 형성하는 다수의 필드에서의 밝기값 비율의 편차값을 사용하여 상기 각 필드에서의 균일도 정상 여부를 판단하는 균일도 평가 단계;를 포함하되,
상기 균일도 평가 단계는,
필드 저장부를 사용하여 선택한 상기 이미지의 중심에서 동심원을 이루는 상기 다수의 필드를 지정하고,
관심 영역 설정부를 사용하여 상기 다수의 필드 각각에 관심 영역들을 설정하고,
편차 판단부를 사용하여 상기 각 필드 별 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하고, 상기 각 필드 별로 산출된 밝기값 비율의 최대값과 최소값간의 최종 편차를 산출하고, 상기 최종 편차가 설정된 기준 수준을 기준으로 상기 균일도의 정상 또는 비정상을 판단하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법.
An image storage step of storing images taken from lenses of a dome structure using an image storage unit;
An image selection step of selecting any one of the images from the image storage unit using a selection unit; And
A uniformity evaluation step of determining whether the uniformity in each of the fields is normal by using a deviation value of the brightness value ratio in a plurality of fields forming a concentric circle at the center of the image selected using the uniformity evaluation unit,
In the uniformity evaluation step,
Designating the plurality of concentric circles at the center of the image selected using the field storage unit,
Setting regions of interest in each of the plurality of fields using a region of interest setting unit,
Calculating a ratio of brightness values in each of the ROIs for each field using the deviation determination unit, calculating a final deviation between a maximum value and a minimum value of the ratio of brightness values calculated for each of the fields, And determining whether the uniformity of the uniformity of the camera module is normal or abnormal.
상기 이미지에는 평가 대상 이미지가 형성되고,
상기 관심 영역 설정부는,
상기 각 필드에 위치되는 관심 영역들 중, 상기 평가 대상 이미지에 포함되는 관심 영역들을 선출하고,
상기 편차 판단부는,
선출한 상기 관심 영역들 각각에서의 밝기값 비율을 산출하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법.
The method according to claim 6,
The image to be evaluated is formed in the image,
Wherein the ROI setting unit comprises:
Selecting regions of interest included in the evaluation target image among regions of interest located in the respective fields,
The deviation judging section judges,
And calculating a brightness value ratio in each of the selected regions of interest.
상기 편차 판단부는,
상기 각 필드들에서 평가가 진행되는 순서를 설정하고,
상기 순서에 따라 상기 필드들의 관심 영역들 각각에서의 상기 밝기값 비율을 상기 순서에 따라 산출하고,
상기 밝기값 비율이 산출되는 필드에서의 밝기값 평균 비율을 산출하고,
상기 밝기값 평균 비율을 기초로 상기 순서에 따라 진행되는 필드들에 대한 밝기값 평균 비율 추정치를 산출하고,
상기 밝기값 평균 비율 추정치를 산출된 필드들에 대한 실제 밝기값 평균 비율 산출하고,
상기 밝기값 평균 비율 추정치와 상기 실제 밝기값 평균 비율 간의 추정치 편차를 산출하고,
산출한 추정치 편차 중 최대의 추정치 편차를 선정하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법.
8. The method of claim 7,
The deviation judging section judges,
Setting an order in which evaluation is performed in each of the fields,
Calculating the ratio of the brightness values in each of the ROIs of the fields according to the order,
Calculating an average brightness value ratio in a field where the brightness value ratio is calculated,
Calculating a brightness value average ratio estimate for the fields proceeding in the above order based on the brightness value average ratio,
Calculating an average brightness value average ratio of the calculated brightness value average ratio estimates to the calculated fields,
Calculating an estimated value deviation between the brightness value average ratio estimate and the actual brightness value average ratio,
And selecting a maximum estimated value deviation from among the calculated estimated value deviations.
상기 편차 판단부는,
상기 각 필드들에서의 관심 영역들 내의 서로 다른 색상의 밝기값 비율을 산출하고,
산출된 상기 밝기값 비율 중, 상기 각 필드 내에서, 상기 색상에 따른 최대 및 최소를 이루는 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율을 산출하고,
상기 각 필드 마다 상기 최대 밝기값 비율과 최소 밝기값 비율과의 최대 최소 편차를 산출하고,
산출된 상기 최대 최소 편차 중, 가장 큰 최대 최소 편차를 선정하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법.
9. The method of claim 8,
The deviation judging section judges,
Calculating a ratio of brightness values of different colors in the ROIs,
Calculating a maximum brightness value ratio and a minimum brightness value ratio that make the maximum and minimum according to the hue in each of the fields among the calculated brightness value ratios,
Calculating a maximum minimum deviation of the maximum brightness value ratio and the minimum brightness value ratio for each of the fields,
And selecting the largest maximum minimum deviation among the calculated maximum minimum deviations.
상기 편차 판단부는,
선정된 상기 최대의 추정치 편차를 갖는 필드 및, 선정된 상기 가장 큰 최대 최소 편차를 갖는 필드를 비정상으로 판단하는 것을 특징으로 하는 카메라 모듈용 렌즈 균일도 평가 방법.10. The method of claim 9,
The deviation judging section judges,
Wherein the field having the largest estimated value deviation and the field having the largest maximum minimum deviation selected are determined to be abnormal.
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|---|---|---|---|
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Citations (4)
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| JP2006325015A (en) * | 2005-05-19 | 2006-11-30 | Konica Minolta Photo Imaging Inc | Image processing method, image processing apparatus, imaging apparatus, and image processing program |
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2013
- 2013-07-17 KR KR1020130084282A patent/KR101467909B1/en active IP Right Grant
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